XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System扩散式
扩散模型的Precision-Recall Diverence
- exis.ng多样性促销。实习生将需要对不同的模型中的多样性进行审查，因为知道该主题的论文很少。参见例如[7]。- 哪种Precision -Recall度量更适合扩散模型？实习生将必须对Exis.ng文献进行有关Precision-Recall措施的彻底审查，重点关注具有POTEN.AL的措施（例如通过梯度下降），以及适合使用模型的Bexer的度量。- 执行精确编号权衡的最佳顺序策略是什么？扩散模型是时间过程，因此指导图像的产生以实现特定目标是顺序决策问题。这一方面在设计培训方法方面可能非常重要。- 在扩散模型的背景下，我们如何在向后过程的任何时间段上估算f差异？大多数精确的回顾措施是基于f -ddiverencence，因此估计这些差异是一个至关重要的目标。
机器学习的扩散 MRI
摘要 — 脑的弥散加权磁共振成像 (dMRI) 具有独特的功能，包括无创探测组织微结构和结构连接。它广泛用于疾病和损伤的临床评估以及神经科学研究。分析 dMRI 数据以提取用于医学和科学目的的有用信息可能具有挑战性。dMRI 测量可能会受到强噪声和伪影的影响，并且可能表现出数据在会话间和扫描仪间的高度可变性，以及脑结构在受试者间异质性。此外，测量值与感兴趣现象之间的关系可能非常复杂。近年来，机器学习方法在 dMRI 分析中的应用越来越多。本文旨在评估这些努力，重点关注解决数据预处理和协调、微结构映射、纤维束成像和白质束分析的方法。我们研究现有方法的主要发现、优点和缺点，并提出未来研究的主题。我们发现机器学习可能非常适合解决 dMRI 分析中的一些困难任务。然而，要实现这一点，需要解决现有方法的几个缺点和尚未解决的关键问题。迫切需要改进评估实践，增加丰富的训练数据集和验证基准的可用性，以及模型的通用性、可靠性和可解释性问题。
cl-dps：一种通过扩散后采样
大型语言模型彻底改变了人工智能和机器学习。在大规模数据集上训练的这些模型可以生成类似人类的文本，代码，并且（显然）从事复杂的推理任务。这些突破的核心是所谓的经验缩放定律，它显示了模型能力如何随着模型大小和数据大小的增加而预测的。这种可预测性激发了巨大的工业努力来建立和部署非常大型的模型。该课程将通过对Llama 3技术报告的深入研究（Grattafiori等，2024）的深入研究来理解大型模型培训的实际方面。我们将介绍从培训前和培训后的整个管道到评估和部署。学生将有望介绍一篇论文，准备代码笔记本，并完成有关他们选择的主题的Finnal项目。虽然读数在很大程度上是应用或方法论上的，但理论上的学生欢迎将他们的项目集中在与大型模型有关的理论主题上。
与扩散模型的灵活运动
运动内部的运动是字符动画中的基本任务，包括生成运动序列，这些运动序列合理地插值用户提供的密钥帧约束。长期以来，它一直被认为是一个劳动密集型和具有挑战性的过程。我们研究了扩散模型在产生以关键帧为指导的各种人类运动中的潜力。与以前的Inbeting方法不同，我们提出了一个简单的统一模型，能够生成精确而多样的动作，以符合灵活的用户指定的空间约束以及文本调理。为此，我们提出了条件运动扩散在中间（condmdi），该扩散允许任意密集的或sparse的密钥帧放置和部分密钥帧约束，同时产生与给定密钥帧相干的高质量运动。我们评估了Condmdi在文本条件的HumanM3D数据集上的性能，并演示了扩散模型对密钥帧In-bet中间的扩散模型的多功能性和功效。我们进一步探索使用
基于扩散模型的协作过滤
最近的一项研究表明，扩散模型非常适合建模推荐系统中用户 - 项目相互作用的生成过程。但是，基于扩散模型的建议系统不会明确利用包含关键协作信号的高阶连接性，以获得准确的建议。解决这一差距，我们提出了一种新的基于扩散模型的协作过滤（CF）方法CF-DIFF，该方法能够与多跳邻居一起充分利用协作信号。具体而言，向前扩散过程为用户 - 项目交互增加了随机噪声，而反向降级过程可容纳我们自己的学习模型，称为跨注意指导的多跳自动化自动编码器（CAM-AE），以逐渐恢复原始的用户 - 项目相互作用。cam-ae由两个核心模块组成：1）注意力辅助的AE模块，负责精确学习用户 - 项目交互的潜在表示，同时保留模型在可管理的级别上的复杂性，2）多跳交叉意见模块，明智地利用高级连接信息来捕获高级连接信息，以捕获增强的协作。通过三个现实世界数据集的全面实验，我们证明了cf-diff是（a）优越：优于基准建议方法，获得了高达7.29％的优势，与最佳竞争者相比，（b）从理论上降低计算的同时确保我们的模型交叉的交流，使我们的模型交叉构成，并将其交叉交叉 - 可扩展：证明与用户或项目数量线性扩展的计算效率。
MAS：使用2D扩散
我们使用2D扩散模型引入了多视图祖传采样（MAS），这是一种3D运动生成的方法，这些方法是根据从野外视频中获得的动作进行训练的。因此，MAS为以前探索了3D数据而稀缺且难以收集的机会为令人兴奋和多样化的运动领域打开了机会。MAS通过同时降低多个2D运动序列来起作用，代表了同一3D运动的不同视图。它通过将单个世代组合到统一的3D序列中，并将其投影回原始视图，从而确保每个扩散步骤中所有视图的共识。我们在2D姿势数据上展示了MAS，从描述了演习篮球运动的视频中获取的数据，节奏的体操在带有球设备的节奏和赛马。在这些域中的每个域中，3D运动捕获都很艰难，但是，MAS生成了多样化和现实的3D序列。不喜欢分数蒸馏方法，该方法通过反复应用小固定来优化每个样品，我们的方法使用了为扩散框架构建的采样过程。正如我们所证明的那样，MAS避免了常见的措施，例如室外采样和模式折叠。https://guytevet.github.io/mas-page/
降级扩散模型的替代视图
- （慢）收敛（例如，参见Bakry等，2008） - 快速的对数圆形分布的快速（例如，F convex）（Dalalyan，2017年，Durmus和Moulines，2017年，2017年，Chewi，Chewi，2022等）