XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemvae
机器人操纵任务中的多模式VAE
摘要 - 在这项工作中，我们专注于机器人操纵领域中无监督的视力 - 语言映射。最近，已经为此任务提出了采用预训练的大语言和视觉模型的多种方法。但是，它们在计算上是要求的，需要仔细对产生的输出进行微调。更轻巧的替代方法是实现多模式变量自动编码器（VAE），可以提取数据的潜在特征并将其集成到联合代码中，这主要是在现有最终模型的图像图像或图像图纸上进行的。在这里，我们探讨了是否以及如何在模拟环境中使用多模式的VAE。基于获得的结果，我们提出了一种模型不变训练替代方案，该替代方法将模拟器中的模型性能提高了55％。此外，我们系统地评估了各个任务（例如对象或机器人位置可变性，干扰器数量或任务长度）所提出的挑战。因此，我们的工作也阐明了使用当前的多模式VAE的潜在益处和局限性，以根据视觉和语言对机器人运动轨迹进行无监督学习。索引术语 - 传感器融合，视觉学习，语义场景理解
通过逆问题的VAE的混合模型进行多种学习
用生成模型代表一系列非常高维数据在实践中已显示出非常有效的计算。但是，这要求数据歧管允许全局参数化。为了代表任意拓扑的多种流形，我们建议学习变分自动编码器的混合模型。在这里，每个编码器对代表一个歧管的一个图表。我们提出了一个模型权重估计的最大似然估计的损失函数，并选择一个为我们提供图表及其倒置的分析表达的体系结构。一旦学习了流形，我们就将其用于解决逆问题，通过最大程度地减少到学习歧管的数据实现项。为了解决最小化的问题，我们提出了在学习歧管上的riemannian梯度下降算法。我们证明了用于低维玩具示例的方法，以及某些图像歧管上的脱张和电阻抗层造影。关键字：多种学习，混合模型，变异自动编码器，Riemannian优化，反问题
推荐系统中的变量自动编码器的调查
推荐系统已成为将人们与信息联系起来的重要工具。稀疏，复杂且快速增长的数据为传统推荐算法带来了新的挑战。为了克服这些挑战，已经提出了各种基于深度学习的建议算法。其中，基于变异的自动编码器（VAE）的推荐方法脱颖而出。vae s基于一个可信的概率框架，该框架适用于数据稀疏性，并且与其他基于深度学习的模型兼容以处理多模式数据。此外，vae s的深刻生成结构有助于以良好的方式进行贝叶斯推断。基于VAE的推荐算法已经引起了许多新型图形模型，并实现了有希望的性能。在本文中，我们进行了一项调查，以系统地总结了最近的基于VAE的推荐算法。总结了基于VAE的推荐算法的四个常用特征，并提出了基于VAE的建议算法的分类法。我们还确定了未来的研究指示，对推荐算法中VAE S的高级观点以及应用的应用，以激发推荐系统的VAE上的未来工作。
使用环境DNA metabarcoding数据可视化生态系统属性的新的深度学习方法
fi g u r e 1基于VAE方法的图表应用于EDNA数据（VAESEQ）。该模型由一个自动编码器（AE）和一个变异自动编码器（VAE）组成。AE将每个MOTU的遗传序列信息与每个样品中每个MOTU的存在/不存在相结合，以生成第一个潜在编码Z AE。然后将此信息传递给一个编码层的VAE。因此，在每次迭代中，VAE接收到一个样品中每个MOTU检测到的序列的输入，并且嵌入Z AE的自动编码器。vae处理两个输入，并将样品的维度降低到二维潜在空间z vae。在z vae中，我们找到了所有数据点的2D表示（图S3A，b）。在解码部分中，VAE重建了两个输入，以相应地优化网络。
乙酸聚氯乙烯和乙酸乙烯乙酸乙烯酸乙烯乙烯杂交粘合剂：合成，表征和特性
目标是开发乙酸聚氯乙烯（PVAC）和乙烯乙烯酯（VAE）的杂化IPN网络。在这项研究工作中，有效合成了乙酸乙酸乙烯酯（VAC）/ VAE杂化乳液和乙酸聚乙烯酯（PVAC）。通过调整乙酸乙烯酸盐单体和VAE成分之间的重量比，已经开发出具有多种特征的乳液。使用铅笔硬度，拉伸剪切强度，pH，接触角度测量，差异扫描量升压（DSC）和粘度的测试研究了对膜机械，热和物理正常的影响。添加5.0重量百分比VAE时，在24小时粘合期后，在干燥条件下的拉伸剪切强度降低了18.75％，在湿条件下，耐热性降低了26.29％（按照瓦特91）降低26.29％，而拉伸剪切强度则降低了约36.52％（每204）。还通过接触角度测试证实了原始样本的结果。杂交PVAC乳液中的互穿网络（IPN）形成，因为初级键不会直接附着于PVAC和VAE链上。VAE的添加降低了机械性能（在干燥条件下）和耐热性。接触角分析表明，与常规PVA稳定的PVAC均基均基型粘合剂相比，含有VAE的PVAC粘合剂的水再持续增加。与Virgin PVAC HOMO相比，通过添加VAE，可以增强PVAC乳液聚合的水分。
ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。
疫苗运营中心（VOC）
• 在停工期间，您将无法致电 VOC 报告疫苗接种错误 (VAE)。 • 请参阅 ATAGI 关于 COVID-19 疫苗接种错误文件的临床指南，以获取有关管理一系列可能的 VAE 的建议，包括何时建议更换（重复）剂量。 • 请填写 VAE 报告表并将其通过电子邮件发送至 COVID19VaccineOperationsCentre@health.gov.au。
ci-vae：一种用于类的生成深度学习模型 -
摘要 - 我们提出了一种新的变异自动编码器（VAE），类融合的VAE（CI-VAE）的变体，该变体可以在同一类的任意观察对之间进行相互关系。ci-vae在潜在空间上将一般VAE架构与线性歧视层结合在一起，以实施潜在空间的构造，在该空间中，来自不同类别的观测值是线性分离的。这允许在同一类的两个任意观察之间进行强大的潜在线性遍历和数据生成，该观察在科学和工程中具有潜在的应用。一种特定的应用是增强对涉及健康细胞疾病或癌症的生物学过程的理解。我们证明了CI-VAE在手写数字的MNIST数据集上的有效性，这表明它显着提高了类别的类别线性遍历和与VAE相比的vae，同时保持了可比的重建错误。我们还将CI-VAE应用于结肠癌单细胞基因组学数据的研究，表明使用CI-VAE在正常细胞和肿瘤细胞之间插值可能会增强我们对癌症发展机制的理解。
