XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVanilla
![[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习](/simg/4\4c1c4fb6909873de81a732fa517961b80c3e6721.webp)
[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习
持续学习（CL）构成了深层神经网络（DNN）的重大挑战，这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记，这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现，Birt的发现是一种新型方法，利用视觉变压器来增强表示练习的代表性，以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声，并与工作模型的指数移动平均值（以减轻过度拟合并增强鲁棒性）相加。通过复制Birt的方法，我们试图验证其声称的改善，比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外，这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性，旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。
vit-ae ++：改进自我视觉变压器自动编码器...
自我监督的学习吸引了越来越多的关注，因为它在没有注释的情况下从数据中学习了数据驱动的代表。基于视觉变压器的自动编码器（VIT-AE）（He等人，2021）是一种最近的自我监督的学习技术，它采用补丁掩盖策略来学习有意义的潜在空间。在本文中，我们专注于改善VIT-AE（绰号为VIT-AE ++），以更有效地表示2D和3D医疗信息。我们提出了两个新的损失功能，以增强训练阶段的表示。第一个损失术语旨在通过考虑建立依赖性并间接改善表示形式来改善自我重建。第二损失项的利用对比损失，以直接从两个随机掩盖的视图中优化表示形式。作为独立的贡献，我们将Vit-ae ++扩展到3D fash-im，以进行体积医学图像。我们在自然图像和医学图像上广泛评估VIT-AE ++，这表明对香草Vit-Ae的持续改善及其优于其他对比学习方法。我们的代码可在https://github.com/chinmay5/vit_ae_plus_plus.git关键字：表示;自学学习；蒙版视觉变压器
自我划分改善了表格数据插补的扩散模型
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。 为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。
公用事业 - JMFL 研究门户
印度已承诺到 2030 年实现 500GW 的可再生能源 (RE) 容量。可变和间歇性 RE 所占份额不断上升，带来了电网平衡和输电系统利用不足等挑战。为了应对这些挑战，多年来，RE 项目的构建已经从普通的风能和太阳能、SW 混合能源发展到 FDRE，将可变 RE 与储能系统 (ESS) 相结合，旨在根据需求向配电公司供电。到目前为止，已经发布了 15 个 FDRE 招标，RE 容量为 20.9GW（8.7GW 正在招标，7.3GW 部分中标，2.3GW 取消）。由于调试期较短，这些项目中的储能部分可能由电池 ESS（BESS）而不是抽水蓄能 (PHS) 项目组成。随着 RE 招标日益复杂，技术的作用日益增强，从而导致市场整合和更高的电价（4.5-5.5 印度卢比/千瓦时）。优化项目规模，在 PPA 下实现最大购买量，同时将盈余降至最低，这对于获得良好的财务回报至关重要。我们预计，一个典型的 FDRE 项目，其电价为 4.5 印度卢比/千瓦时，其股权内部收益率将达到 16%。
通过meta- ...
摘要 - 该论文考虑了通过元强化学习的无人机（UAV）的轨迹设计问题。假定无人机可以在不同的方向上移动以探索特定区域并从该区域的地面节点（GNS）收集数据。无人机的目标是到达目的地，并最大程度地提高轨迹轨迹期间收集的总数据，同时避免与其他无人机发生碰撞。在有关无人机轨迹设计的文献中，香草学习算法通常用于训练特定于任务的模型，并为GNS的特定空间分布提供了近乎最佳的解决方案。但是，当GNS的位置变化时，此方法需要从头开始重新审查。在这项工作中，我们提出了一个元加强学习框架，该框架结合了模型 - 静态元学习方法（MAML）。而不是训练任务特定模型，我们为GNS和不同的通道条件的不同分布进行了共同的初始化训练。从初始化中，适应具有不同GN分布和通道条件的不同任务只需要几个梯度下降。此外，我们还探讨了何时优选提出的MAML框架，并且可以优于比较算法。
自upervision-Improves-diffusion-for-tabular- ...
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。 为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。
大语言扩散模型
自回旋模型（武器）被广泛地成为大型语言模型（LLMS）的基石。我们通过介绍LLADA挑战了这一概念，这是一种扩散模型，该模型在训练和监督的细调（SFT）范式下从头开始训练。llada通过向前数据掩盖过程和反向过程进行分散模型，该过程由香草变压器参数列出以预测掩盖的令牌。通过操作可能性结合的可能性，它为概率引发提供了一种限制的生成方法。在广泛的基准测试中，Llada表现出强大的可伸缩性，表现优于我们的自我建造的手臂基线。明显地，LLADA 8B具有强大的LLM，例如LLAMA3 8B在秘密学习中，并且在SFT之后，在诸如多转变型号之类的案例研究中表现出令人印象深刻的跟随能力。此外，Llada解决了诅咒，在逆转诗的完成任务中超过了GPT-4O。我们的发现将扩散模型建立为武器的可行且有前途的替代方案，挑战了上面讨论的关键LLM功能固有地与武器相关的假设。项目页面和代码：https：//ml-gsai.github.io/llada-demo/。
多样性引导的搜索探索通过FRENET空间编码
自动驾驶汽车（SDC）的兴起提出了重要的安全性，以在动态环境中解决。虽然现场测试是必不可少的，但当前方法在评估关键的SDC方案方面缺乏多样性。先前的研究引入了基于仿真的SDC测试，Frenetic是一种基于FRENET空间编码的测试生成方法，获得了以自然平滑曲线为特征的有效测试（约50％）的相对较高百分比。“最小距离距离”通常被视为适应性函数，我们认为这是一个亚最佳度量。替代，我们表明，深度学习的香草变压器模型可以学习导致越界状况的可能性。我们将这种“固有学习的度量”与遗传算法结合在一起，该算法已显示出很高的测试。为了验证我们的方法，我们对包含1,174多个用于挑战SDCS行为的模拟测试案例进行了大规模的经验评估。我们的调查表明，我们的方法表明，在SDC测试执行过程中生成非valiD测试案例，增加的多样性和高度准确性。
老年人的故事 | 第 5 卷 - 新南威尔士州政府
一杯舒心的茶 Janice Lepherd . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 见我孙子的旅程 Linda Smith . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 大器晚成者 Narelle Noppert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 开启新方向的生活 Kate Worth . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . 14 对鸟的热爱 Paul Hydes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 一辆 MOBI、一个吸血鬼和一个来自曼利的女孩 Arthur Ongley . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 18 文字游戏 Jill Nash . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 奇妙的感觉 Sue Southwood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 22 意外的奖品 Pauline Downing . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 24 威士忌的故事 Bob Pierse . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... ....... ....... ....... ....... .......
![arxiv：2003.07289v6 [CS.CV] 2025年1月19日](/simg/2\27dd3a84356cb21c518092d2b6807858fc701105.webp)
arxiv：2003.07289v6 [CS.CV] 2025年1月19日
最近的基于学习的方法在单拍摄像机本地化领域取得了令人印象深刻的结果。，如何最好地融合多种方式（例如，图像和深度）以及处理降级或缺失的输入的方法较少。特别是我们注意到，先前的深融合方法的性能并不比采用单个模式的模型要好得多。我们猜想这是因为通过求和或串联采用了幼稚的方法，这些方法没有考虑到每种模态的不同强度。为此，我们提出了一个称为VM-loc的端到端框架，将不同的传感器输入融合到一个由基于注意力的融合的各种杂货店（POE）中，将不同的传感器输入融合到一个共同的潜在空间中。与以前的多模式变分作品直接适应了香草变分的自动编码器的目标函数，我们展示了如何通过基于重要性权重的无偏见的ob效函数来准确估算摄像机局部ization。我们的模型在RGB-D数据集上进行了广泛的评估，结果证明了我们的模型的功效。源代码可在https://github.com/kaichen-z/vmloc上获得。