随机取样该分布（可能我们通过应用温度来扭曲采样过程），来获取下一个字符的预测信息。采样的字符和当前的内部状态一起作为下一个输入。 符合这个框架的一个简单模型是基本的N-GRAM字符建模方法。...sketch-rnn，用于svg训练数据的char-rnn 我想创建一个char-rnn类似的工具，但是为了学习绘制素描，而不是学习生成字符序列。...最后，我创建了一个名为的工具sketch-rnn，试图从大量相关的.svg文件中学习到某种结构，并且能够生成和创建与训练集类似的新矢量化绘图。...就像char-rnn如何将特朗普的话生成特朗普的智慧一样，我想能够传入大量猫的.svg图片，并有一个算法来创建新的矢量化的猫的图片。...我花了一段时间想出了一个更好的方法来对上边说的两个信号（笔划结束概率、字符结束概率）进行建模，最后我所做的是通过神经网络中的softmax层将笔的状态建模为一组离散的状态。
变换：通过从时域到频域的变换，去除相邻数据之间的相关性，即去除空间冗余。 量化：通过用更粗糙的数据表示精细的数据来降低编码的数据量，或者通过去除人眼不敏感的信息来降低编码数据量。...扫描：将二维变换量化数据重新组织成一维的数据序列。 熵编码：根据待编码数据的概率特性减少编码冗余。 14. 预测 空间预测：利用图像空间相邻像素的相关性来预测的方法。...扫描 扫描：将二维数据转换为一维的数据序列。 21. 熵编码 熵编码：根据符号出现的概率，对经常出现的符号分配较短的码字，对不常出现的符号分配较长的码字。...，不必对预测块再进行比较。...层次块搜索 对编码图像和参考图像下采样，分别得到编码图像和参考图像的下采样图像，未经采样处理的编码图像和参考图像属于第0层，一次下采样的编码图像和参考图像属于第1层，对第1层图像再进行下采样得到的编码图像和参考图像属于第
接着，用具有圆形边界条件的一维卷积神经网络（CNN），对这些控制位置进行变形，以实现对点密度的自适应控制。 相比于控制点的均匀分布与段数相同，自适应方案调整采样密度，提高了重建精度。...△统一采样与自适应采样：（a）保真度vs片段数 （b）误差与片段数 最后，使用另一个一维圆形CNN对调整点进行调整，在绘图画布的绝对坐标系中输出最终的路径控制点。...与现有技术对比 为评估Im2Vec在重构、生成和插值3个任务中的定量性能，研究人员将其与基于栅格的ImageVAE和基于矢量的SVG-VAE、DeepSVG进行对比。...通过对不同方法的重构性能进行对比，研究团队得到结论： 虽然基于矢量的方法具有能够重现精确的矢量参数的优点，但它们受到矢量参数和图像清晰度之间非线性关系的不利影响。...结论 Im2Vec的生成性设置支持投影(将图像转换为矢量序列)、生成(直接以矢量形式生成新的形状)，以及插值(从矢量序列到另一个矢量序列的变形甚至拓扑变化)，并且与需要向量监督的方法相比，Im2Vec实现了更好的重建保真度
其中SIVE根据文本提示矢量化图像，VPSD则通过分数蒸馏从预训练的扩散模型中合成高质量、多样化并具有审美吸引力的矢量图。...具体来说，作者对注意力图进行归一化，将它视为一个概率分布图，根据概率加权采样画布上的点作为贝塞尔曲线的控制点。...相对于SDS，这种采样方式将SVG建模为控制点和色彩的一个分布，VPSD通过优化这个分布来实现对SVG参数的优化： 由于直接优化另一个模型 \epsilon_{\phi_{est}} 的成本过大，所以引入...（ReFL），将采样得到的样本输入到使用预训练的Reward模型中，共同进行对LoRA参数的优化： \mathcal{L}_{\mathrm{reward}} = \lambda \mathbb{E}_...它已经被证实可以用来创建矢量图形资产库，设计师可以根据不同的需求，很容易地将库中的元素重新排列组合，用于创建独特的矢量海报或Logo，以及其他矢量艺术形式。
在研究了Alex Grave的论文之后，我们将尝试使用RNNs来实现他的部分工作，用于生成连续的数据。并且对他这个非常棒的demo进行一些有趣的操作。...而网络的输出可以是一组下一笔划运动轨迹和下一个笔画结束信号的参数化概率分布。 在我们根据过去的数据对网络进行了训练，并生成准确的未来分布之后，我们可以从概率分布中抽样来生成我们的手写笔迹样本。...我们扔掉那些少于300点的训练数据序列（其实不会扔掉很多，因为大部分的训练数据都有差不多300-2000个点）。之后，在创建批量梯度下降时，我将从每个样本中随机抽取连续的300个点的部分。...我想出了如何在IPython中显示它们的方法，并编写了一些模块来自动显示一些示例。 当我们对手写序列进行采样时，我们首先清空LSTM网络的状态，并将初始输入的值传入网络。...在第二个图中，我们绘制出实际的采样路径，加上每一个点到下一个点的概率密度。在第三个图中，我们将采样路径与每个点的结束概率重叠。
绘制完矢量之后，我们就可以通过给节点设置图片的方式来显示这个矢量。...这个 Demo 中需要操作的节点比较多，所以我选择用遍历数据模型的方法来获取节点。那么问题来了，我怎么通过一张图片或者一个矢量定位这个节点？...数据绑定 由于灯闪烁是通过设置矩形的背景颜色来实现的（当然我这里还加了一个阴影，为了有“亮灯”的效果），所以我们对这个矩形的背景颜色属性进行数据绑定，然后通过 data.a 方法获取和设置属性值。...因为 HT 只有一个数据模型，绑定 DataModel 的图形组件并没有组件内部的其他数据模型，所以组件都是如实根据 DataModel 来呈现界面效果，因此当用户拖拽图元移动时， 本质也是修改了数据模型中...Node 的 position 位置值，而该属性变化触发的事件通过模型再次派发到图形组件，引发图形组件根据新的模型信息刷新界面。
（使用粒子创建混乱的气流） 修正和改进 当没有阴影时，WebGL 2.0构建会产生错误。发生这种情况是因为WebGL无法匹配缺少纹理的阴影采样器。我已通过确保始终存在阴影纹理来对此进行补救。...如果启用了flipbook混合，我们必须使用flipbook UV在GetBase中第二次对Base Map进行采样，然后根据混合因子从第一个样本插入到第二个样本。 ?...它是通过带有SV位置语义的float4提供的。我们已经使用了它的XY组件来进行抖动，但是现在让我们完全地使用片段数据。 在片段函数中，SV_POSITION表示顶点的裁剪空间位置，为4D齐次坐标。...然后我们可以将片段UV和缓冲区深度添加到Fragment中。使用Point钳位采样器通过SAMPLE_DEPTH_TEXTURE宏对摄像机深度纹理进行采样，以检索缓冲区深度。...这样，我们对原始深度缓冲区值进行采样，并将其直接用于片段的新深度。 ?
通过‘向量符号架构中的学习规则’进行视觉抽象推理的概率溯因 在OOD测试中显著优于LLMs 背景信息： 通向一般人工智能的桥梁之一 未来十年的人工智能和超维向量计算 超维计算/矢量符号架构的历史 AI的...矩阵中的每个面板都根据某个规则填充了几何对象,最后一个面板除外,它是空白的。任务是通过从一组候选答案面板中选择符合隐含规则的正确答案来完成缺失的面板（见图1）。...估计面板然后定义为： 或者，我们建议使用置信度值作为权重创建所有规则的凸加权组合： 训练损失通过随机梯度下降（SGD）更新模型权重，减少所选规则的反余弦相似度作为损失： 其中a(i,3)来自采样或加权组合....虽然NVSA通过处理原始PMF域中位置属性的一些规则来规避此限制,但Learn‑VRF统一实现VSA空间中的所有规则,但精度有所下降.MLP基线可以提高位置相关星座的精度,但需要60倍以上的参数(300...因此，无法确定该测试是否真实面向对象; 需要创建新的综合数据集才能完全控制 OOD 测试，因为它已在合成问答数据集中完成[32]。
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。...同时，依据Google Earth Engine谷歌地球引擎矢量数据裁剪栅格数据中内容，将美国中西部堪萨斯州的矢量图层提取出来。...；kansas为需要绘图的范围，也就是依据这个范围内DEM图像的数值进行直方图绘制；200为缩放系数，亦即绘图前重采样时新空间分辨率的数值，单位为米——之所以GEE在绘图前会自动对待绘图图层做一次重采样...其次，将前述柱子数量由20修改为200，可以看到新的直方图柱子数量明显增多，密密麻麻。 同时，我们可以基于.setOptions()函数对直方图的可视化选项进行修改。...另外，这里还加入了一个is3D参数，是配置绘图结果是否为3D效果的参数；但这个参数对于饼图等比较有效，对于本文直方图而言并没有立体效果。 接下来，我们绘制时间序列图。
，在本文中考虑采样时，为了方便计算，我们将态矢量先转换为概率幅矢量，再进行采样。...通过该概率分布，我们可以进行蒙特卡罗模拟：先在 [0,1) 上面进行均匀随机撒点，同时将概率幅矢量转换为其对应的累积分布图，最后计算随机撒的点对应的累积分布图的位置，即可获得当前概率下的模拟采样，具体实现请参考如下示例...采样示例一 我们先假设一个概率幅的分布，再对其进行采样。...因此，在获得概率幅之后，我们可以根据场景对精度的要求，对该概率幅进行采样，到这里就完成了所有的功能实现。...总结概要 对一个量子态矢量进行采样的过程，主要可以分为三个步骤： 计算量子态对应的概率分布函数(矢量); 计算量子态对应的累积分布函数(矢量); 均匀随机采样，映射到累积分布函数中所对应的量子态，在足够多的采样次数下就可以完整的模拟出原始的量子态分布
的均匀采样值初始化。 在实践中，人们经常使用随机初始化方法来初始化通常出现的特征的嵌入向量，例如词性标签或单个字母；使用某种形式的监督或无监督的预训练来初始化潜在的稀有特征。如个别单词的特征。...这是在概率设置中提出的，试图模拟条件概率P（w|c）P（w|c）P（w | c）。 其他方法将问题简化为二元分类。除了观察到的单词上下文对的集合D之外，还从随机单词和上下文配对中创建集合D 。...神经词嵌入起源于语言建模世界，其中网络被训练以基于先前词的序列来预测下一个词。在那里，文本被用来创建辅助任务，其目的是基于k个先前词的上下文来预测词。...5.5.1 窗口方法 最常见的方法是滑动窗口方法，其中通过查看2k + 1个字的序列来创建辅助任务。 中间词被称为焦点词，每个词的k个词都是上下文。...可以用不同的方式来衡量窗口的不同位置，更多地关注于试图准确地预测单词上下文对而不是更远的单词。每一个选择都会影响结果向量。其中一些超参数(和其他)在(Levy et al.， 2015)被讨论。
矢量在 HT for Web 中是矢量图形的简称，常见的 png 和 jpg 这类的栅格位图， 通过存储每个像素的颜色信息来描述图形，这种方式的图片在拉伸放大或缩小时会出现图形模糊，线条变粗出现锯齿等问题...而矢量图片通过点、线和多边形来描述图形，因此在无限放大和缩小图片的情况下依然能保持一致的精确度。...，所以组件都是如实根据 DataModel 来呈现界面效果，因此当用户拖拽图元移动时， 本质也是修改了数据模型中 Node 的 position 位置值，而该属性变化触发的事件通过模型再次派发到图形组件...，引发图形组件根据新的模型信息刷新界面。...json 文件中的内容，大家可以根据上面的 json 拓扑结构来解析图纸的 json。
我们提出 OpenTag 模型，利用条件随机场（CRF）和 LSTM，并且增加了一个注意力机制来解释模型的预测结果。 学习： 探索了主动学习和新的采样方法来减少对人工标注的依赖。...使用从前向和反向 LSTM 中获得的隐矢量表示，以及非线性变换，我们可以创建一个新的隐矢量。最后，我们通过增加一个 softmax 函数来预测输入序列 x 中每个词条 xt 的标注。...然而这一方法有以下两个缺点：（1）整个序列的条件概率与产品的连续标注转换率成比例，因此任意词条标注的错误置信度都会降低整个序列的概率，从而无法实现有价值的搜索，（2）尽管这个方法能够反应词条标注的置信度...对于每一次计算，我们采样前 200 个最重要的单词，图 4（b）给出了它们的分布。我们发现语义相关的词在位置上也比较相近。 图 4（c）显示了注意力机制如何将隐矢量投射到新的空间。...图 5 为了对主动学习框架进行严格的评估，我们使用一个保留测试集来验证主动学习的效果。我们以少量的标注实例（50 个随机采样的实例）作为初始标注集 L。
内容模式存储了每一位“1”或“0”的概率。 3、算术编码：算术编码器根据选择的内容模式对每一位进行编码。...4、概率校正：被选择的内容模式根据实际被编码的值进行校正，例如，如果数据比特流中有数值“1”，就将“1”的概率统计值加1。...对亮度分量，运动矢量的分辨率为1/4像素。由于参考帧中本身不可能存在亚像素采样点，因此需要利用其临近像素内插产生亚像素采样点。...该特性提供了一种将一帧图像中的宏块分配到多个slice中的模式，每个slice都是一个独立的编码单位，无论是帧间还是帧内编码都不能越界，如果在传输过程中出现数据丢失的情况，可以利用已接收到的宏块数据来对丢失的宏块数据进行恢复...对于每个图案块，存在一个搜索区域，根据基本模型，在先前帧的这个区域内可以找到那个图案块。在使用等长步长的情况下，图案块逐渐移动通过搜索区域内的连续位置，并且每个位置都和旧图片进行比较。
界面简介及效果预览 通过 HT 的 2D 组态矢量图标绘制了三个水池，并且通过管道的水滴动画，串联起了动画流程。 ?...type 为 shpe 的自定义图形，我们可以通过 points 和 segments 来定义出想要的效果，而这是对应于 ht.Shape 里的属性，points 是绘制矢量图形的点，而 segments...通过自定义的方式绘制出矢量图标 pool 后，我们还需要对所需用到的波动移动坐标做数据绑定，方便后续来控制水波的水平移动，对于所需控制的变量我们给它起了一个属性名称 offsetX，对应的是所绘制的 comps...其实现的方式也多种多样，而本系统是采用自己封装了一个在矩形管道内随机生成水滴的流动效果动画。通过构造一个流动类，类里面定义了基本的一些创建水滴节点、初始化水滴位置以及水滴动画的进行。 ?...创建另外一个弹窗图纸的 GraphView 取名为 g2dPop，通过点击事件来渲染加载这张图纸呈现： ?
矢量在 HT for Web 中是矢量图形的简称，常见的 png 和 jpg 这类的栅格位图， 通过存储每个像素的颜色信息来描述图形，这种方式的图片在拉伸放大或缩小时会出现图形模糊，线条变粗出现锯齿等问题...绘制一个矢量图标 在 HT 中，矢量采用 JSON 格式描述，使用方式和普通的栅格位图一致，通过 ht.Default.setImage('hightopo', jsonObject) 进行注册， 使用是将相应图片注册名设置到数据模型即可...，所以组件都是如实根据 DataModel 来呈现界面效果，因此当用户拖拽图元移动时， 本质也是修改了数据模型中 Node 的 position 位置值，而该属性变化触发的事件通过模型再次派发到图形组件...，引发图形组件根据新的模型信息刷新界面。...json 文件中的内容，大家可以根据上面的 json 拓扑结构来解析图纸的 json。
函数的输出形成矢量，该载体被视为输入集的全局签名，并通过将全局特征与每个点特征对联，馈送到每个点特征。然后，根据组合点功能提取新的每点功能，因为每个点将同时了解本地和全局信息。...此分层结构由多个抽象级别组成，在每个级别上，对一组点进行处理和抽象，以产生一组元素较少的新组。抽象层由三层组成：采样层、分组层和PointNet层。...最后，在点特征增强中，编码的相对点位置与相应的点特征对联，并获取增强的特征矢量。此矢量编码本地几何结构。 注意力池：对于给定的一组局部特征，使用一个共享函数来聚合邻近点特征集并学习注意力评分。...局部依赖模块包含新颖的切片池层、双向循环神经网络 （RNN） 层和切片去池化层。局部上下文问题通过首先将无序点投影到有序的功能中，然后应用传统的端到端学习算法来解决。投影通过一个新的切片池层实现。...细分模型通过将 1D 全球描述符和每个点的所有 EdgeConv 输出（作为本地描述符）进行配置来扩展分类模型。它输出 p 语义标签的每分分类分数。
由于现有的语言模型在零样本设置下无法理解原始SVG，VDLM然后通过一种新引入的中间符号表示 原始视觉描述（PVD），将SVG与预训练的语言模型桥接起来，该表示包含基本属性（例如，形状，位置，测量值）及其相应的预测值...在蓝色框中的图1看一个例子。值得注意的是，PVD表示包含矢量图形中通用的原始属性，可以通过程序生成的（SVG，PVD）对进行训练，并使LLM直接用于复杂推理任务的泛化。...在这项工作中，作者提出了一个新的视角，用基于文本的表示来解决矢量图形中的这一视觉不足。 图像矢量化与程序合成。从视觉输入生成矢量化或符号表示一直是NLP和计算机视觉社区感兴趣的话题。...底部的示例说明推理模型在根据感知的网格推理连通性时存在困难，因此无法提供正确的解决方案。 生成过程（单一目标）： 圆形： 随机采样一个中心和半径，在画布内绘制一个圆形。...相对于质心对点进行排序，使得连接成折线时不会发生交叉。用采样点绘制一个多边形。检查多边形的面积是否大于一个阈值；如果不是，则重试。
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