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![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。
光谱和代数图理论 - 计算机科学
对于那些需要线性代数介绍的人来说，与本书兼容的观点包含在吉尔·斯特朗（Gil Strang）的“线性代数介绍”中。有关线性代数的更高级主题，我建议罗杰·霍恩（Roger Horn）和查尔斯·约翰逊（Charles Johnson）的“矩阵分析”及其“矩阵分析中的主题”。对于与图形相关的物理系统的处理，我建议Gil Strang的“应用数学概论”，Sydney H. Gould的“特征值问题的变异方法”，以及Levin，Peres和Wilmer撰写的“特征值问题的变异方法”以及“ Markov Chains and Mighting Times”。
电信系统可靠性工程理论...
图 1.1 高斯 CDF 和相关可靠性函数 R(t) 图 1.2 系统 1（短持续时间，频繁中断）和系统 2（长持续时间，不频繁中断）的平均可用性 图 1.3 电子系统的浴盆曲线 图 1.4 不同 l 值时的指数分布 PDF 图 1.5 不同 l 值时的指数分布 CDF 图 1.6 TTR 的正态分布 PDF，其中 m = 8 h 和 s = 2 h 图 1.7 TTR 的正态分布 CDF，其中 m = 8 h 和 s = 2 h 图 1.8 海底光缆 TTR 的威布尔分布随机变量 图 1.9 串联和并联可靠性框图 图 1.10 串联结构可靠性框图 图 1.11 单线程卫星链路 RF 链 图 1.12 并联结构可靠性框图 图 1.13 并联卫星 RF 链系统 图 1.14一拖二（1：2）冗余HPA系统框图 图1.15 冗余马尔可夫链状态图 图1.16 冗余马尔可夫链状态图，相同组件 图1.17 单组件马尔可夫状态转换图 图1.18 热备用冗余马尔可夫状态转换图 图1.19 冷备用马尔可夫状态转换图 图1.20 蒙特卡洛系统分析算法 图1.21 组件模型 图1.22 状态向量算法流程图 图1.23 状态向量算法输出示例 图1.24 串行组件状态评估流程图 图1.25 并行组件状态评估流程图 图1.26 指数分布的TTR，MTTR=8h 图1.27 正态分布的TTR，MTTR=8h，方差=2h 图1.28 集中仓储与调度备用方法 图1.29 属地仓储与调度备用图 1.30 现场节约方法
定量评估可以在不完美的信息下稳定间接互惠
补充图1：减少的马尔可夫链建模评估动力学状态。A类型（S，K + L）的汇总状态，在其他玩家眼中对玩家1进行评估，而K + L的k + l播放器1的玩家数量评估为良好。它们具有K' + l'= k + l）的汇总状态（S，K'，L'），内部（“隐藏”）过渡会改变K和L的值，同时保持其总和恒定。b，为了易于可视化，我们仅显示汇总状态并在以下说明马尔可夫链时省略了内部状态。请注意，内部状态可以确定从状态中的过渡。
使用选择（desk）
摘要。马尔可夫链蒙特卡洛法被广泛用于多孔介质随机问题。但是，问题的大量随机维度导致该方法的接受率较低。基于差分进化的马尔可夫链蒙特卡洛方法是此问题的良好替代方法。此外，为了减少问题的随机维度，Karhunen-lo` eve膨胀（KLE）通常用于生成验收能力场。此策略非常有效，但允许在模拟过程中仅生成一个协方差函数的字段。从这个意义上讲，各种自动编码器（VAE）通过生成几种类型的字段而得出，从而导致更现实的模拟。然后，KLE发出了不同字段（不同的协方差函数）的数据集（不同的协方差函数）来训练VAE神经网络。这项工作应用了差分进化马尔可夫链蒙特卡洛方法，其中选择步骤（桌）用于解决涉及异质介质中单相流体流量的贝叶斯推理问题。结果表明，桌面的性能要比原始DE方案更好。此外，VAE结果与KLE的结果非常相似，表明即使使用更通用的场发生器，该方法也是一致的。