我们从中学习（我们在神经网络中输入元组），然后抛出这个经验。 我们的问题是我们将与环境交互的连续样本提供给我们的神经网络。当它被新的体验覆盖时，它往往会忘记以前的体验。...如果我们按顺序训练网络，我们的代理可能会受到这种相关性的影响。 通过从重放缓冲区随机采样，我们可以打破这种相关性。这可以防止动作值发生灾难性的振荡或发散。 举个例子会更容易理解。...我们可以将这些经验保存在重播缓冲区中。 然后，我们可以回忆这些经历并从中学习。之后，回去玩更新的值函数。 因此，我们将有一组更好的示例。我们将能够概括这些示例中的模式，以任何顺序回忆它们。...，并将观察到的体验元组存储在回放内存中。...随机选择一小批元组并使用梯度下降更新步骤从中学习。
一个自然的问题是：是否有一种更简单的方法甚至不需要可学习查询的替代？ 我们通过设计一个新颖的框架来回答这个问题，该框架直接从一组随机框中检测对象。...在训练期间，噪声框是通过向真实值添加高斯噪声来构建的。在推论中，噪声框是从高斯分布中随机采样的。 3.实现方式 3.1预备知识 物体检测。...对象检测的学习目标是输入-目标对(x, b, c)，其中x是输入图像，b和c分别是图像x中对象的一组边界框和类别标签.更具体地说，我们将集合中的第 i 个框表示为 ，其中 是边界框的中心坐标， 分别是该边界框的宽度和高度...我们的解码器与 Sparse R-CNN 解码器的区别在于： (1）DiffusionDet 从随机框开始，而 Sparse R-CNN 在推理中使用一组固定的学习框； (2) 稀疏 R-CNN 将建议框及其相应的建议特征对作为输入...从以高斯分布采样的框开始，模型逐渐改进其预测，如算法 2 所示。 采样步骤。在每个采样步骤中，随机框或来自上一个采样步骤的估计框被发送到检测解码器以预测类别分类和框坐标。
Stan代码被编译并与数据一起运行，输出一组参数的后验模拟。Stan与最流行的数据分析语言，如R、Python、shell、MATLAB、Julia和Stata的接口。我们将专注于在R中使用Stan。...rstanrstan允许R用户实现贝叶斯模型。你可以使用熟悉的公式和data.frame语法（如lm()）来拟合模型。通过为常用的模型类型提供预编译的stan代码来实现这种更简单的语法。...下面是我们模型的stan代码，保存在一个名为stan的文件中（你可以在RStudio中创建一个.stan文件，或者使用任何文本编辑器，并保存扩展名为.stan的文件）。...轨迹图显示了MCMC迭代过程中参数的采样值。如果模型已经收敛，那么轨迹图应该看起来像一个围绕平均值的随机散点。如果链在参数空间中蜿蜒，或者链收敛到不同的值，那就证明有问题了。我们来演示。 ...如果链没有收敛到相同的值，那么Rhat值将大于1。Rhat值为1.05或更高，表明存在收敛问题。rhat()函数需要一个Rhat值的向量作为输入，所以我们首先提取Rhat值。
相比之下，还有一些工作通过深度神经网络端到端地解决BP，将图像作为输入，通过神经网络进行隐式特征提取，就像在[Nie等人，2020]中一样，生成类似于BP的合成数据，以帮助学习实际分类器的特征表示，并通过简单地拥有更多数据...BP的真正解决方案完全取决于邦加德本人想要传达的含义，因此我们也可以将问题框定为一个沟通问题。这增加了解决BP的复杂性，因为没有预定义的属性集，我们可以从中选择一组分离属性。...在没有未观察到的混杂因素（因果充分性假设）的情况下，我们仅根据我们的策略πt和观察历史来采样我们的动作at，其中at ∼ πt(·|Ht)。...但是如果我们有一个未观察到的混杂因素，我们的策略应该考虑其动作来自at ∼ πt(·|Ht, Ut)，同时仍然从at ∼ πt(·|Ht)中采样，因为我们无法访问Ut。...6 结论 我们已经证明，RL在解决BP的设置中是有用的，它使我们能够从因果的角度看待问题，并通过适合BP领域的模型架构扩展最先进的算法，如PPO。
社交网络中比较常见的应用如：通过分析基于社交网络中用户交互(如Twitter中的转发/评论/关注)构建的图，我们可以对用户进行分类，给用户推荐朋友等等。...全图嵌入为图分类任务提供了一个简单而有效的方法（得到其向量表示后就能进行分类）。 难点：如何捕获整个图的属性？以及如何在表现力和效率之间进行权衡?...看一下前面讲的node2vec的算法流程： 得到每个节点的r条采样路径后，就能利用SGD方法得到每一个节点的向量表示。...带随机游走的DL可以通过图上的采样路径来自动利用邻域结构，它通常观测同一路径中的节点的局部邻居，从而忽略全局结构信息，另外我们很难找到最优采样策略，因为嵌入和路径采样不是在统一框架中联合优化的。...在问题设置分类方面，介绍了四种类型的嵌入输入和四种类型的嵌入输出，并总结了在每一种设置中所面临的挑战。在嵌入技术分类中，介绍了每一类嵌入技术并比较了它们的优缺点。
我们证明了提议目标的任何全局最小值都会产生一个策略，该策略从所需的分布中采样，并证明 GFlowNets 在奖励函数有多种模式的简单域和分子合成任务上的改进性能和多样性。...搜索使 R(x) 最大化的 x 是不够的，因为我们希望为一批查询采样具有高 R 值的一组代表性 x，即围绕 R(x) 的模式。...我们也有一个例子池 s，我们不知道答案，并希望调用 oracle 来找出答案。 所以在主动学习的每个阶段，学习器都会主动提出问题。而在传统的机器学习中，我们只是观察一组例子，然后从中学习。...例如，在分子的情况下，将碎片添加到图形中，或者将值附加到一组高维值。...此外，还可以使用 GFlowNets 使用经典最大值（如梯度）从数据中训练能量函数。在发现新分子的科学问题中，我们一直在对此进行一些实验。
w\in\mathbb{r}^{k\times></k 传统观点认为，用于图像生成的自回归模型通常伴随着向量量化标记。作者观察到，尽管离散值空间可以促进表示分类分布，但这并非自回归建模的必要条件。...一是损失函数能够衡量估计分布与真实分布之间的差异。在分类分布的情况下，这可以通过交叉熵损失简单地完成。二是采样器能够在推理时从分布中抽取样本。...在分类分布的情况下，这通常实现为从中抽取样本，其中是一个控制样本多样性的温度参数。从分类分布中进行采样可以通过Gumbel最大值方法[18]或逆变换采样来实现。...为了简单起见，与[21]不同，作者让编码器和解码器具有相同的尺寸：每个都有所有块的一半（例如，在MAR-L中为16）。 在推理时，MAR执行“下一组标记预测”。...扩散损失中的去噪MLP。作者在表3中研究了去噪MLP。即使是非常小的MLP（例如，2M）也能带来有竞争力的结果。如预期的那样，增加MLP的宽度有助于提高生成质量；作者还探索了增加深度并观察到类似情况。
- 异常检测：在这类任务中，计算机程序在一组事件或对象中筛选，并标记不正常或非典型的个体。如信用卡欺诈检测。 - 合成和采样：在这类任务中，机器学习程序生成一些和训练数据相似的新样本。...- 缺失值填补：在这类任务中，机器学习算法给定一个新样本 x ∈ R n ，x 中某些元素 x i 缺失。算法必须填补这些缺失值。...- 去噪：在这类任务中，机器学习算法的输入是，干净样本 x ∈ R n 经过未知损坏过程后得到的损坏样本 ˜ x ∈ R n 。...无监督学习涉及到观察随机向量 x 的好几个样本，试图显式或隐式 地学习出概率分布 p(x)，或者是该分布一些有意思的性质； 监督学习包含观察随机向量 x 及其相关联的值或向量 y，然后从 x 预测...换言之，我们的目标是建立一个系统，将向量 x ∈ R n 作为输入，预测标量 y ∈ R 作为输出。线性回归的输出是其输入的线性函数。令 ˆ y 表示模型预测 y 应该取的值。
学习算法将学习一组参数，使得平方差（yactual-yestimate）的和最小。以下是使用R语言从一组输入变量中预测输出“prestige”的示例代码： ?...朴素贝叶斯的强度是高度可扩展的，可以逐步学习，我们所要做的就是计算观察到的变量并更新概率分布。 最近邻居法(KNN算法) 与基于模型的学习相比的是KNN算法。...随机森林是最受欢迎的装袋模型之一;除了在树的每个决策节点从N中选择n个训练数据之外，它还从总M个输入特征（m〜M ^ 0.5）中随机选择m个输入特征。然后它从中学到一个决策树。...而不是对输入特征进行采样，它会对训练数据记录进行采样。然而，它更多地强调了在以前的迭代中错误地预测的训练数据。最初，每个训练数据被同等地加权。在每次迭代中，错误分类的数据将增加其重量。...这里是R中的示例代码： ? ? GBM R包也给出了输入特征的相对重要性，如条形图所示。 ?
也就是说，我们的输入数据被转换成一个编码向量，其中每个维度表示一些学到的关于数据的属性。在这里，最重要的细节是我们的编码器网络为每个编码维度输出单个值，而解码器网络随后接收这些值并尝试重构原始输入。...通过这种方法，我们现在将给定输入的每个潜在属性表示为概率分布。当从潜在状态解码时，我们将从每个潜在状态分布中随机采样，生成一个向量作为解码器模型的输入。 ?...通过构造我们的编码器模型来输出可能值的范围（统计分布），我们将随机采样这些值以供给我们的解码器模型，我们实质上实施了连续，平滑的潜在空间表示。...对于潜在分布的所有采样，我们期望我们的解码器模型能够准确重构输入。因此，在潜在空间中彼此相邻的值应该与非常类似的重构相对应。 ? 统计动机 假设存在一些隐藏变量z，生成一个观察x。 ?...然后，我们的解码器模型将通过从这些已定义的分布中采样，以生成一个潜在矢量，并开始重构原始输入。 ? 但是，这个采样的过程需要额外注意。
深度学习自然语言处理 原创 作者：cola 虽然大多数现有的LLM提示工程只专注于如何在单个提示输入中选择一组更好的数据样本(In-Context Learning或ICL)，但为什么我们不能设计和利用多个提示输入来进一步提高...用一个随机和基于数据多样性的算法作为基准，用于示例增强，并研究了策略差异的影响。两种方法都是从候选列表中迭代采样 k 次 m-示例集 ，其中基于多样性的增强策略使用上述策略。...利用随机抽样来构建基础ICS策略的ICS提示输入，并使用多数代表方法来找到最可信的标签。对每个提示输入使用3个示例。...以随机采样策略为基准的ICS策略，可以不断提高LLM在每个 (n, k) 组合中的预测性能，证明了所提出的ICS管道的有效性。 此外，我们观察到LLM对ICS有明显的敏感性。...还研究了不同样本数量和ICL组合量的影响，然后进一步进行消融实验，以说明基于ICS简单但有效的数据多样性采样策略的有用性。 限制 本文的主要重点是提出并证明ICS的有效性。
图像超分辨率问题是指从低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像的过程，而该研究目的不在于此，它试图使用输入图像作为指引，生成一组合理的高分辨率图像。...研究贡献 LAG 方法旨在解决现有方法的基本缺陷，并做出了以下贡献： 将输入图像建模为一组可能的图像，而不是单张图像，即建模了（低分辨率）输入图像的流形； 学习单个感知潜在空间，来描述预测和真值之间的距离...LAG 方法 给定一个低分辨率的输入图像 y，该研究希望预测出可能的高分辨率图像的感知中心 x。该研究提出将可能的高分辨率图像建模为随机向量 z（z ∈ R^n, z ∼ N (0, 1)）。...该研究用三个类别说明 LAG 方法的能力：人脸、教堂和卧室，还展示了该方法的跨类别生成图像能力。 ? 图 1：对于不同的 z 值，基于 8x 下采样输入得到的生成图像示例。 ?...图 2：对于不同的 z 值，基于 32x 下采样输入得到的生成图像示例。 镜像图像 在该实验中，研究者试图观察 LAG 网络跨类别生成图像的性能，即考虑给定图像及其镜像图像。 ?
通常为了增大个体学习器的多样性，在学习过程中引入随机性。常用的方法包括：对数据样本进行扰动、对输入属性进行扰动、对算法参数进行扰动。...6.1 数据样本扰动 给定数据集，可以使用采样法从中产生出不同的数据子集。然后在利用不同的数据子集训练出不同的个体学习器。 该方法简单有效，使用广泛。 （1）数据样本扰动对于“不稳定学习器”很有效。...如Bagging算法就是利用Bootstrip抽样完成对数据样本的自助采样。...（2）若数据值包含少量属性，则不宜采用输入属性扰动法。 6.3 算法参数的扰动 通常可以通过随机设置不用的参数，比如对模型参数加入小范围的随机扰动，从而产生差别较大的个体学习器。...随机森林学习器就结合了数据样本的扰动及输入属性的扰动。 小结 提升树中的每一个弱学习器通过拟合残差来构建强学习器 梯度提升树中的每一个弱学习器通过拟合负梯度来构建强学习器
这表明，在检测基准上，如KITTI等尺度变化较大的检测基准上，能够产生准确的目标建议，仅100个建议的召回率就超过95%。这项工作的第二个贡献是使用特性上采样作为输入上采样的替代。...在Fast R-CNN之后，首先使用ROI池层提取固定维度的特征(如7×7×512)。然后将特征输入到完全连接的层和输出层，如图4所示。增加反卷积层，将特征图的分辨率提高一倍，如4.1节所述。...对于包含大量小目标的数据集，如KITTI，这种方法的有效性有限。输入上采样也有三个副作用:大内存需求、慢训练和慢测试。需要注意的是，输入上采样并不能丰富图像的细节。...这种策略类似于R-CNN，如图2 (d)所示，其中输入重新标度被特征重新标度所替代。在R-CNN中，通过最小二乘学习特征逼近器。在CNN世界中，更好的解决方案是使用一个反褶积层，类似于FCN。...由于骑车人检测器在验证集上的性能差异较大，由于骑车人发生的次数较少，所以在消融实验中只考虑了汽车和行人的检测。输入上采样的效果:表3显示，输入上采样是检测的关键因素。
： 编码器部分能够学习到根据输入样本X来形成一个特定分布，从中我们可以对一个隐藏变量进行采样，而这个隐藏变量极有可能生成X里面的样本。...式中f是一个确定的映射关系，当z具有随机性而θ是一个固定参数时，f(z;θ)就是X张成空间中的随机变量。...而VAE的核心思想在于：需要尝试对可能产生X的z值进行不断采样，然后从这些值中计算出P(X)的大小。...为了做到这一点，我们首先需要构建一个能够给出X的值并给出可能产生z的值的X分布的这样一个新函数Q(z|X)，并希望在Q函数下的z值的空间大小比P(z)下的z值的空间大小要小得多。...VAE的最终框架 正如在一开始所介绍的那样，我们知道VAE的最终结构由两个部分的网络所构成： 1.编码器部分能够学习到根据输入样本X来形成一个特定分布，从中我们可以对一个隐藏变量进行采样，而这个隐藏变量极有可能生成
尽管 ICL 最初是在大型语言模型中观察到的，但最近的研究表明，通过 ICL，转换器可以学习诸如逻辑回归等简单算法。...在第一步中，使用随机噪声变量生成初始化数据，并将其输入到图的根节点中，然后通过计算图传播以生成每个样本。 在第二步中，我们在图中随机采样特征和目标节点的位置，分别标记为F和T。...（2）我们将一些连续特征量化为具有随机采样基数K的桶，模仿数据集中常见的分箱或离散化特征。 我们将特征值x映射到它所属的桶的索引，该索引由从该特征取值集合中采样的K+1个分箱边缘决定。...我们使用了带有线性预热和余弦退火的Adam优化器，并测试了一组学习率在[0.0001, 0.0005]之间的值，最终选择了训练损失最低的那个学习率。...我们还与更简单的方法（如岭回归、逻辑回归和支持向量机）进行了比较。
图像超分辨率问题是指从低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像的过程，而该研究目的不在于此，它试图使用输入图像作为指引，生成一组合理的高分辨率图像。...研究贡献 LAG 方法旨在解决现有方法的基本缺陷，并做出了以下贡献： 将输入图像建模为一组可能的图像，而不是单张图像，即建模了（低分辨率）输入图像的流形； 学习单个感知潜在空间，来描述预测和真值之间的距离...该研究用三个类别说明 LAG 方法的能力：人脸、教堂和卧室，还展示了该方法的跨类别生成图像能力。 ? 图 1：对于不同的 z 值，基于 8x 下采样输入得到的生成图像示例。 ?...图 2：对于不同的 z 值，基于 32x 下采样输入得到的生成图像示例。 镜像图像 在该实验中，研究者试图观察 LAG 网络跨类别生成图像的性能，即考虑给定图像及其镜像图像。 ?...噪声和随机输入 出于完备性考虑，研究者在该实验中考虑了 LAG 网络对带噪声图像输入或仅包含噪声的输入图像的反应。 ?
为了解决这个问题，POPE引入了一个新的判别框架来评估粗粒度的幻觉[5]。它通过针对图像中存在的目标和从随机、热门和对抗性负采样策略中获取的目标的一系列二进制问题来评估模型的目标幻觉。...3 Method H-POPE Benchmark 作者的H-POPE基准扩展了POPE [5]到包括属性评估。给定输入图像，H-POPE从标注中提取一组真实物体，并从中样本相同数量的负面物体。...这些用于形成第一层（较粗糙）的问题。然后，对于每个存在的物体，H-POPE提取一组真实属性，并从中样本相同数量的负面属性。这些构成了第二层（较精细）的问题。...具体来说：(i) 随机，即从数据集中随机选择任何在图像中不存在的目标；(ii) 流行，即从数据集中选择出现次数最多的那些在图像中不存在的目标；(iii) 对抗性（基于频率的）选择与真实目标在图像中不存在的共同出现次数最多的属性...负属性从数据集中的属性列表中采样得到，因此作者需要确保互斥性，即如果一个目标有一个属性列表，它不应该从中获取任何属性。
人类可以通过简单形状基元（如立方体或几何图形）的渲染来理解复杂的场景。例如，一所房子是由砖块和方木制成的，一本书是由长方形组合而成的立方体。...图3 方法概述：给定观察值X（RGB图像），本文使用参数为v的神经网络预测3D特征Y（深度图）。对于每个特征y∈Y，以状态s为条件，参数为w的第二个神经网络预测采样权重p(y|s;w)∈Q。...所提方法根据p从Y中采样最小特征集，并通过最小求解器fh拟合基元假设集H。从这些假设中，作者根据内部标准选择最佳基元h^∈H，并将其添加到当前基元集M中。...在Kluger等人的工作中，每一步都预测一组采样权重p(Y|M)。理想情况下，这些权重应该突出Y中的单个结构并抑制其余结构。但是，一个场景中往往存在多个重要结构。...与平均距离相比，AUC值受异常值的影响较小。此外，作者还对比了平均OA-L2以及常规L2距离的平均值。由于所提方法是基于随机采样的，因此计算了所有指标在五次运行中的均值和方差。
在本教程的第二部分中，我们将从第一部分开始构建设置，并学习更高级的查询技术和模式。在本教程之后，您将了解如何应用基于值的过滤，设置操作，直方图等。...Prometheus直方图在客户端采样数据，这意味着他们使用许多可配置（例如延迟）存储区计算观察值，然后将这些存储桶作为单独的时间序列公开。...如果你的直方图桶足够精细，你可以使用histogram_quantile()函数计算它。此函数需要直方图度量（一组带有le桶标签的系列）作为其输入并输出相应的分位数。...如果您绘制原始时间戳图，它看起来会像这样： 如您所见，原始时间戳值本身通常不是很有用。相反，您经常想知道时间戳值的年龄。...结论 在本教程中，我们构建了如何在Ubuntu 14.04第1部分上查询Prometheus的进度，并介绍了更高级的查询技术和模式。
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