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水平蒸馏
一致性蒸馏是一种在一致性（轨迹）模型中采用的加速扩散模型的普遍方法，在该模型中，学生模型被训练以对概率流（PF）普通微分方程（PF）轨迹向后遍历，由教师模型确定。预处理是通过线性将输入数据和网络输出与预定义系数组合为一致性函数的稳定一致性蒸馏的重要技术。它强加了一致性函数的边界条件，而无需限制神经网络的形式和表现力。但是，先前的前提条件是手工制作的，可能是次优选择。在这项工作中，我们通过阐明其设计标准以及与教师ode轨迹的联系来提供对一致性蒸馏的预处理的第一个理论见解。基于这些分析，我们进一步提出了一种原则性的方式，以一种名为Analytic Tracent的方式，以根据一致性差距（以教师Denoiser和Optimal Student Denoiser之间的差距）对预处理进行分析优化预处理，从而对普遍的教师ODE进行了优化。我们证明了分析性可以促进轨迹跳线的学习，增强了学生创造力与教师的一致性，并在多个数据集的多步生成中实现一致性轨迹模型的2×至3×训练加速。
![第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/3\357f0a8972ed7f16d6f5752185084fc8c126d345.webp)
第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
对抗性学习类通过训练生成器 - 分歧仪对进行数据建模，其中生成器的作业是输出看起来像培训数据集中的数据示例，而歧视器的作业是尽力不信任生成器的输出。另一方面，GenerativeDiffusion类通过将训练图像逐渐弥补，直到被散布的Markov过渡来进行数据建模，直到它变成纯粹的噪声。此过程称为正向过程，与反向过程相互作用，该过程以纯粹的各向同性高斯噪声开头，然后逐渐降解以恢复训练图像。DeNoiser的可学习参数成为您正在寻找的概率数据模型。
4DIFF：第三到第一个观点的3D引用扩散模型...
摘要。我们提出了4DIFF，这是一个解决Exo-to-ego视图转换任务的3D引起的扩散模型 - 从相应的第三人称（Exentric）图像中生成第一人称（Ego-go-Imentric）查看图像。建立扩散模型生成光地式图像的能力，我们提出了一个基于变压器的扩散模型，该模型通过两种机制对几何学进行了评分：（i）Egocentric Point Cloud Rasterization和（II）3D意识到的旋转旋转交叉注意。以中心的点云栅格化将输入外向图像转换为以自我为中心的布局，后者随后被扩散图像变压器使用。作为扩散变压器的DeNoiser块的组成部分，3D感知的旋转跨注意事件进一步结合了从源exentric视图中的3D信息和半出现特征。我们的4DIFF在挑战性和多样化的自我exo4d多视图数据集上实现了状态的结果，并展示了对训练期间未遇到的新型环境的强大概括。我们的代码，处理过的数据和预处理的模型可在https://klauscc.github.io/4diff上公开获取。
onEEGwaveLAD：一种全自动在线 EEG 小波...
脑电信号是通过使用放置在头皮上的电极放大和记录大脑的自发生物电位来获得的。虽然事实证明这种信号有助于以高时间分辨率发现大脑活动的变化，但它受到非平稳和频繁伪影的污染。人们开发了大量降噪技术，并取得了显著的效果。然而，它们通常需要多通道信息和额外的参考信号，不是完全自动化的，需要人工干预，而且大多是离线的。随着脑机接口的普及和脑电图在日常活动和其他生态环境中的应用，人们越来越需要一种强大的、在线的、近乎实时的去噪技术，这种技术不需要额外的参考信号，是完全自动化的，不需要人工监督或多通道信息。这项研究通过引入 onEEGwaveLAD 来丰富知识体系，这是一种新颖的、全自动的、在线的、基于 EEG 小波的学习自适应去噪器管道，用于识别和减少伪影。它是一个特定的框架，可以实例化各种类型的伪影，为实时去噪铺平了道路。作为同类中的第一个，它针对眨眼检测和减少的特定问题进行了描述和实例化，并通过对 30 名参与者的信噪比进行一般和特定分析进行了评估。
细浓度：通过扩散模型进行细粒度及时驱动的3D人姿势估计
3D人姿势估计（3D HPE）任务使用2D图像或视频来预测3D空间中的人类关节坐标。尽管最新的基于深度学习的方法取得了进步，但它们主要忽略了可访问的文本和自然可行的人类知识的能力，而错过了有价值的隐性监督，以指导3D HPE任务。此外，以前的努力经常从整个人体的角度研究这项任务，从而忽略了隐藏在不同身体部位的细粒度指导。为此，我们基于3D HPE的扩散模型（名为FinePose）提出了一个新的细粒及时驱动的DeNoiser。它由三个核心块组成，增强了扩散模型的反向过程：（1）通过耦合辅助辅助文本和可学习的提示以模拟隐式指南的耦合知识，并通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识，可以通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识来构建精细的部分零件感知的提示。（2）Fine-
de-sate：deno deNosing自我发挥的变压器编码器的锂离子电池健康预后
摘要 - 锂离子（Li-ion）电池的使用已在各个行业中广泛普及，从供电便携式电子设备到推动电动汽车和支持储能系统。锂离子电池可靠性中的一个核心挑战在于准确预测其剩余使用寿命（RUL），这是积极维护和预测分析的关键措施。本研究提出了一种新颖的方法，该方法利用了多个Denoising模块的功能，每个模块都训练了解决电池数据中通常遇到的特定类型的噪声。具体而言，使用Denoising自动编码器和小波Denoiser用于生成编码/分解表示形式，随后通过专用的自我发明变压器编码来处理。在对NASA和CALCE数据进行了广泛的实验之后，在一组不同的噪声模式下估算了一系列健康指标值。这些数据上报告的错误指标与最近文献中报道的最先进的相当或更好。索引术语 - 验证和健康管理，剩余使用寿命，自动编码器，锂离子电池，变压器，电池健康
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
kgdm：一个扩散模型，用于捕获知识图嵌入的多个关系语义
知识图嵌入（KGE）是用于知识图完成的有效且可扩展的方法。但是，大多数现有的KGE方法都遭受了多种关系语义的挑战，这常常会降低其性能。这是因为大多数KGE方法都学习实体（关系）的固定连续向量，并做出确定性实体预测以完成知识图，这几乎无法捕获多个关系语义。为了解决这个问题，预先的作品试图学习复杂的概率嵌入，而不是固定的嵌入，但遭受了严重的计算复杂性。相比之下，本文提出了一个简单而有效的框架，即知识图扩散模型（KGDM）以捕获预测中的多个关系语义。它的关键思想是将实体问题的问题投入到条件实体生成中。具体而言，KGDM通过降级扩散概率模型（DDPM）来估计目标实体在预测中的概率分布。为了弥合连续扩散模型和离散kg之间的间隙，将两个可学习的嵌入功能定义为映射实体和与连续向量的关系。为了考虑KGS的连通性模式，引入了条件实体Denoiser模型，以生成针对给定实体和关系的目标实体。广泛的实验表明，KGDM在三个基准数据集中的现有最新方法明显优于现有的最新方法。
spinet-qsm：基于模型的深度学习，schatten p ...
抽象的客观定量敏感性映射（QSM）提供了使用磁共振（MR）相测量的组织磁化率的估计。通过数值求解逆源效应问题来估计MR相图像中测得的磁场分布/局部组织场（效应）的组织磁化率（源）。本研究旨在开发一个有效的基于模型的深度学习框架来解决QSM的反问题。材料和方法这项工作提出了带有可学习的范围参数P的schatten p-norm驱动模型的深度学习框架，以适应数据。与其他基于模型的体系结构相比，该结构强制执行l 2 -norm或l 1 -norm，而拟议的方法可以在可训练的正规机构上强制执行任何p -norm（0 结果将所提出的方法与基于深度学习的方法（例如QSMNET）和基于模型的深度学习方法进行了比较，例如学习的近端卷积神经网络（LPCNN）。 使用具有不同采集方案和临床条件的77次成像体积进行的重建，例如出血和多发性巩膜，表明所提出的方法在定量优点方面以显着的优势超出了现有的最新方法。 结论拟议的Spinet-QSM在高频误差规范（HFEN）和归一化的根平方误差（NRMSE）方面，至少提高了至少5％的持续改善，而与其他QSM重建方法相比，使用有限的训练数据。结果将所提出的方法与基于深度学习的方法（例如QSMNET）和基于模型的深度学习方法进行了比较，例如学习的近端卷积神经网络（LPCNN）。使用具有不同采集方案和临床条件的77次成像体积进行的重建，例如出血和多发性巩膜，表明所提出的方法在定量优点方面以显着的优势超出了现有的最新方法。结论拟议的Spinet-QSM在高频误差规范（HFEN）和归一化的根平方误差（NRMSE）方面，至少提高了至少5％的持续改善，而与其他QSM重建方法相比，使用有限的训练数据。