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有向链生成对抗网络
现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出成功的性能。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入到具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
制定成功的数据战略 - 毕马威会计师事务所
去年发布的 Goldacre 报告概述了如何更好、更广泛、更安全地使用健康数据进行研究和分析。报告的成果是一系列详细的建议，阐述了政府如何通过采用安全数据环境 (SDE) 来提高数据透明度，从而促进研究和发现改善患者治疗效果的新机会。报告概述了如何在 NHS 内改善数据分析师的机会，并鼓励使用 NHS 数据进行开放式工作，以减少重复并提高一致性。
通过随机差异基于得分的扩散模型...
和连续扩散模型，因为SDE指定的扩散模型可以视为离散模型的连续限制（第3节），并且通过合适的时间离散化从连续模型中获得离散扩散模型（第5.3节）。观点是SDES揭示了模型的结构属性，而离散的对应物是实际的实现。本文的目的是为基于分数的扩散模型的最新理论提供教程，主要是从统计重点的连续角度来看。也将提供离散模型的参考。我们为大多数已陈述的结果绘制证明，并且仅在分析至关重要时才给出假设。我们经常使用“在适当条件”的“在适当条件下”的短语，以避免不太重要的技术细节，并保持简洁和关注点。该论文是对该领域的温和介绍，从业者将发现一些分析对于设计新模型或算法有用。在这里首次出现一些结果（例如，在第5.2、6.2和7.3节中）。由于采用了SDE公式，因此我们假设读者熟悉基本的随机演算。ØKksendal的书[50]提供了一个用户友好的帐户，以进行随机分析，并且更高级的教科书是[34，68]。另请参见[76]有关扩散模型的文献综述，以及[8]进行优化概述，并具有更高级的材料，例如扩散指导和微调。本文的其余部分如下组织。具体示例在第3节中提供了。在第2节中，我们从扩散过程的时间反转公式开始，这是扩散模型的基石。第4节与分数匹配技术有关，这是扩散模型的另一种关键要素。在第5节中，我们考虑扩散模型的随机采样器，并分析其收敛性。在第6节中，确定性采样器 - 引入了概率流，以及其应用于一致性模型。在第7节中给出了分数匹配的其他结果。总结说明和未来的指示在第8节中总结了。
基于得分的连续时间离散diffu
通过随机微分方程（SDE）基于得分的建模已对扩散模型有了新的视角，并在连续数据上证明了出色的绩效。但是，log-likelihood函数的梯度，即，分数函数未正确定义用于离散空间。这使得将基于得分的建模调整为分类数据并不乏味。在本文中，我们通过引入随机跳跃过程将反向过程通过连续的Markov链进行反向过程来扩散变量。此公式在向后采样期间接受分析模拟。要学习反向过程，我们将分数匹配扩展到一般的分类数据，并表明可以通过简单的条件边缘分布来获得公正的估计器。我们演示了构成方法在一组合成和现实世界的音乐和图像基准中的有效性。
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
熵成本类型的混乱对于平均场粒子系统的混乱传播，具有有限的可测量相互作用∗
k相互作用粒子的关节分布的定量收敛速率会收敛到k独立的麦基恩 - 弗拉索夫sdes的解决方案，这引起了很多关注。有不同的感觉，可以使混乱的繁殖，例如强烈的感觉，瓦斯汀距离，相对熵和渔民信息等等，例如，有关更多详细信息，请参见[12，17]。对于任何波兰空间（E，ρ），令P（e）为配备弱拓扑的E的所有概率度量的收集。修复T> 0。在某些完整的填充概率空间（ω，f，（f t）t≥0，p）上，让w t成为n维的布朗运动。b：[0，t]×r d×p（r d）→r d，σ：[0，t]×r d×p（r d）→r d r n是可测量的，并在有限的集合上界定。令x 0为f 0-可衡量的r d d值随机变量，n≥1为整数，（x i 0，w i t）1≤i≤n为i.i.d.（x 0，w t）的副本。考虑平均场相互作用的粒子系统
机器学习中的生成模型：原理和效率
（3）深层生成模型求解随机过程：研究求解随机模型（例如扩散模型）（例如扩散模型）（例如，扩散模型）中随机过程的随机微分方程（SDE）或部分微分方程（PDE）（PDE）（PDES）。模型）在培训期间（5）生成模型中的隐式偏见和正则化：探索生成模型中存在的隐式偏见及其对概括的影响。研究显式和隐式正则化技术的有效性（6）生成模型的鲁棒性和泛化边界：分析生成模型的鲁棒性界限及其在分布分布的场景下（7）潜在的空间几何形状（7）潜在的空间几何学和流形学习：分析与生成模型的潜在空间和与生成数据分配的分析及其关系分配的相关性。探索如何平衡潜在空间中的多样性和发电质量，并研究复杂数据情景中不同流形学习技术的有效性和局限性
法国光伏发电应用全国调查报告
• “光伏仪表板”，St@tinfo，第 436 期，2022 年 2 月（SDES——数据和统计研究服务、可持续发展委员会、生态和包容性转型部）； • 国家发电机和电力存储系统登记册； • “连接报告”，Enedis Open Data（全国 95% 的配电网管理器）； • “2021 年电力报告”（RTE 电力报告 2021），RTE，2022 年 2 月（运输电网管理器）； • “2021 年度晴雨表”，AVERE； • “法国可再生和回收能源成本 2022 年版” ADEME； • “2021年公共能源服务费用预测”，CRE； • 2021 年第四季度法国太阳能领土报告； • “2021 年 EnR 众筹晴雨表”，Green Univers； • 凯捷发明“2021 年第四季度法国绿色能源购买晴雨表”； • “2021 年法国可再生电力能源晴雨表”，Observ'ER； • 关于太阳能国家招标的公开报告，CRE（摘要报告（公开版），利用太阳辐射转换技术建设和运营电力生产设施的招标，能源监管委员会）（多份出版物，2021 年和 2022 年）。
沿海栖息地测绘项目工作包 2
ADS40 机载多光谱影像相机 AMT 高于平均地形 AT 空中网格化 BIT 香蕉产业信托 BWI 英属西印度群岛 CBO 社区组织 CDM 概念数据模型 CZMAC 海岸带管理咨询委员会 CZMU 海岸带管理单位 DEM 数字高程模型 DSM 数字表面模型 EIA 环境影响评估 FAC 渔业咨询委员会 GCP 地面控制点 GoSTL 圣卢西亚联邦政府 GIS 地理信息系统 ICZM 综合海岸带管理 IS 信息系统 ISM 岛屿系统管理 JV 合资企业（Fugro 和 WS Atkins 国际有限公司） MPDEHURLG 物理发展、环境、住房、城市更新和地方政府部 NCA 国家自然保护局 NEC 国家环境委员会 NGO 非政府组织 NWCCP 西北海岸保护项目 PDM 物理数据模型 PPDD 物理规划和发展部 SDES 可持续发展和环境科 SFA 特别援助框架 SCHEME 佛罗里达栖息地分类系统河口和海洋环境 SIDS 小岛屿发展中国家 SLASPA 圣卢西亚空港和海港管理局 ToR 职权范围
具有一般损失功能的重尾SGD算法稳定性
在几项经验研究中，已经报道了随机梯度降低（SGD）中的重尾现象。以前的作品中的实验证据表明，尾巴的重度与SGD的概括行为之间存在很强的相互作用。从理论上讲，为了解决这一经验现象，几项作品做出了强有力的拓扑和统计假设，以将概括误差与沉重的尾巴联系起来。最近，已经证明了新的概括范围，这表明了概括误差和重型尾巴之间的非单调关系，这与报道的经验观察者更相关。尽管可以使用重尾随机微分方程（SDE）对SGD进行建模，但这些界限不需要有条件的拓扑假设，但它们只能应用于简单的二次问题。在本文中，我们在这一研究方面构建，并为更通用的目标功能开发了一般的界限，其中也包括非凸功能。我们的方法是基于重尾sdes及其离散化的范围瓦斯汀稳定性范围，然后我们将其转换为概括界。我们的结果不需要任何非平凡的假设；然而，由于损失功能的一般性，他们对经验观察的启示更加明显。