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Good Luck To You!

2025挪超 瓦勒伦加VS莫尔德 多维度智能预测与高概率策略

一、数据预处理与特征工程

基于网页数据,提取以下核心特征(动态衰减加权系数α=0.8,近期比赛权重更高):

GaussianEditor:3DGS实现快速和可控的3D编辑(CVPR2024)

论文题目

游戏教父 John Carmack:LLM 不是游戏的未来

数据解析电池,能否提前预测其失效风险?

文 | 文史充电站

编辑 |文史充电站


该研究调查了锂离子电池的老化行为和健康状态(SOH)指标,开发了基于数据的SOH估计器,为了获取必要的数据,研究进行了电池充电和放电实验。

每天拆解一个AI知识点:VAE(ai拆解图形)

[一] 什么是VAE 全称变分自编码器,是一种概率生成模型 简单来说,它能把复杂的数据压缩成简洁的表达,再还原回原样,甚至可以“凭空”生成全新的、合理的数据 你可以把它想象成一个聪明的“压缩-还原-创作”工具 例如:它可以把一张的图片压缩成一个低维表示,然后再根据这个表示还原出一张几乎一模一样的图。更酷的是,它还能生成一张从未见过的的图片 为什么叫“变分” VAE 使用了一种叫变分推理的方法,来近似输入数据的潜在分布 通俗解释:它不是去学习输入数据的一个“确定的表示”,而是学习一个能表示输入数据潜在特征的“分布” 后续内容均以图像 VAE 为例[二] VAE的网络结构主要由两个部分组成: Encoder 将输入图像压缩成潜空间分布 它的输出是一组参数:均值 μ 和 对数方差 logσ^2,表示一个正态分布,而不是一个确定的向量 每次会从这个分布中随机采样一个向量(即潜空间向量),作为后续 Decoder 的输入 正是这种“学习一个分布而非一个确定值”的机制,赋予了 VAE 强大的多样性和生成能力 编码器通常采用 CNN 结构 Decoder 对潜空间向量进行 Decode,将其还原为图像 Decoder 通常也采用 CNN 结构,但与编码器相反,其结构大致可以看作是编码器的“镜像”[三] 如何训练VAEVAE 是一种无监督学习模型 数据准备:只需大量图片,无需标签 损失函数由两部分组成: 重建误差:衡量输入图像与重建(还原)图像之间的差异(常用 MSE 或交叉熵,图像 VAE 一般使用 MSE) KL 散度:衡量编码器输出的分布与标准正态分布之间的差异 通俗理解: 既要让还原出的图像足够像原图 又要让潜空间分布尽量“规范”,以确保后续的随机采样与 Decoder 重建图像过程稳定、合理 训练流程: 输入图像 编码器输出均值和对数方差 表示一个正态分布 从分布中采样一个潜空间向量 Decoder 还原图像 计算损失 = 重建误差 + KL 散度 反向传播 更新网络参数 训练时使用了重参数化技巧,从而使“采样”这个随机过程也能参与反向传播#AI工具 #大模型 #扩散模型 #Stable_Diffusion #大厂 #人工智能 #机器学习

谢赛宁SFR等新作,统一多模态BLIP3-o登场,先理解后生成,端掉VAE刷新SOTA

BLIP3-o是一个全开源统一多模态模型,结合自回归与扩散架构,采用「先理解后生成」策略,创新地使用CLIP特征与Flow Matching训练,显著提升生成图像质量与多样性。BLIP3-o不仅在多个评测中表现领先,也正拓展至图像编辑和视觉对话等多模态任务。

多模态模型卷到头了?不,真正的革新才刚开始。

就在最近,Salesforce Research携手UMD、VT、NYU、UW等机构的研究人员,发布了一组完全开源的统一多模态模型BLIP3-o。

ICML 2025 | 时序预测新 Loss:Patch 级别结构损失

本文约2000字,建议阅读8分钟
本文提出了片段级别结构损失函数 Patch-wise Structural (PS) Loss,通过在局部片段上对相关性、方差和均值进行对齐,从而实现对时间序列结构的更细致建模。

3.1线性回归:损失函数(线性回归的损失函数)

损失是一个数值指标,用于描述模型的预测有多么不准确。

CBN Special丨Rising star Zheng Qinwen leads young generation’s charge for Chinese tennis

Aryna Sabalenka, the 25-year-old Belarusian was serving for the match in the women’s singles final of the Australian Open, up 5-2 in the second set of a contest that seemingly passed in an instant.

Hunan Operates China-Laos, China-Vietnam, Rail-sea Intermodal Freight Train Trips in Q1

During the first quarter this year, Hunan operated 266 freight train trips via the China-Laos, China-Vietnam, and rail-sea intermodal transport services, increasing by 46.2% year on year, according to the data released by the Changsha Customs Authority. Among these, the number of China-Laos freight train trips rose 18.7% to 89 in total, ranking first among the central regions of China.

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