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可以估计不确定性的神经网络:SDE-Net

本文通过介绍概念,分析模型构造,阐述理论以及实验论文等方式解详细分析了SDE-Net模型。...之前我介绍过可以预测概率分布的DeepAR模型,其实这次介绍的SDE-Net与它的目标是一致的,都是令模型在预测的基础上还能够度量预测结果的不确定性,不过SDE-Net的实现这个目标的思路与DeepAR...模型训练 考虑到模型的层数是有限的,因此我们需要将SDE离散化,形式如下: 其中时间区间为 ,模型一共有N层,因此 。 总的来看,SDE-Net的训练算法如下: ?...回归任务 从表中可以看出,SDE-Net的性能基本超越了其它所有模型。...总结 ResNet可以对应为一个离散ODE,这篇文章受到该思路的启发,构建了一个可以被看做离散SDESDE-Net模型,模型由两个神经网络drift net和diffusion net构成,其中drift

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好样本,事半功倍:使用样本设计工程 (SDE) 来构造更好的大模型下游微调样本

LLaMA, Qwen) 下游微调 模型输入和输出(sample) 为了探究SDE的影响,研究SDE如何提高LLM下游表现,本文的研究思路和主要内容如下: 梳理典型的SDE设计方面,包括输入设计、输出设计和推理设计...; 进一步探究了SDE背后的机理,分析PE和SDE是否存在关联关系。...根据前面的实验,我们提出了一个实证上较强的SDE方案——ES-SDE(Empirically-Strong SDE strategy),它由如下设计选项组成:Inst-first, No-MI 的输入设计...ES-SDE 更差。...例如,500 个 ES-SDE 样本的训练效果,就相当于约 2000 个 EW-SDE / heuristic 样本! 这印证了 ES-SDE 生成的微调样本具有极高的质量。

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ICLR 2024 Oral | 应对随时间变化的分布偏移,西安大略大学等提出学习时序轨迹方法

id=bTMMNT7IdW 项目链接:https://github.com/HardworkingPearl/SDE-EDG-iclr2024 方法 核心思想 为了克服这一挑战,SDE-EDG 提出了一种新颖的方法...此外,SDE-EDG 利用随机微分方程(Stochastic Differential Equations, SDEs)的内在能力来捕捉连续的轨迹动态,通过路径对齐正则化器将 SDE 建模的轨迹与 IFGET...使用 SDE 建模轨迹: SDE-EDG 采用神经 SDE 来模拟数据在潜在空间中的连续时间轨迹。与传统的基于离散时间戳的模型不同, SDE 天然适合于模拟连续的时间轨迹。...结果显示,SDE-EDG 在所有数据集上的平均准确率均优于其他方法。 下图提供了一个直观的比较,展示了 SDE-EDG 算法(左)与传统 DG 方法 IRM(右)在特征表示方面的差异。...接着,子图 (b) 和 (c) 分别展示了基于 ERM 的传统方法和 SDE-EDG 算法对同一数据集的预测结果,通过对比可以看出 SDE-EDG 在捕捉数据演变模式上的明显优势。

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测度转换 (下) – 漂移项转换

Q 测度下的计价物是活期存款 β(t),假设利率 r 为常数,其 SDE 为 那么 S(t)/β(t) 在 Q 测度是鞅,因此其 SDE 的漂移项为零。...通常我们用 SDE 来模拟标的价格和计价物的价格,而 SDE 包含漂移项和扩散项,本章我们就来讨论「测度-计价物-漂移项」之间的关系。...在 QT,d 测度下,根据 X 的 SDE 用伊藤定理推出其倒数 1/X 的 SDE: 两个计价物 A 和 B 的 SDE 如下,注意到扩散项呈现“资产水平×波动率”这种形式,符合情况 2。...在 Qd 测度下,根据 X 的 SDE 用伊藤定理推出其倒数 1/X 的 SDE: 两个计价物 A 和 B 的 SDE 如下,注意到扩散项呈现“资产水平×波动率”这种形式,符合情况 2。...) 在 QT 测度下的 SDE

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“一字不差”,韩国AI团队论文被曝抄袭,一文抄 10 篇!

当打开这个举报者的 YouTube 个人主页时,也不难发现这个昵称为 E2V-SDE(Parody)是一个新注册的账号,其目的很明确,就是为了举报 E2V-SDE 这篇论文不公的抄袭事件。...E2V-SDE 论文段落 来自 2019 年发布的《Latent ODEs for Irregularly-Sampled Time Series》论文 E2V-SDE 论文段落 来自 2019...E2V-SDE 论文段落 来自 2021 年发表的《Continuous Latent Process Flows》论文段落(https://arxiv.org/abs/2106.15580) E2V-SDE...对此,气不过的举报者也在 Twitter 进行了下一步,其在视频的介绍中,分享了每个时间点涉及 E2V-SDE 抄袭的论文名字。...据悉,E2V-SDE 撰写这篇论文的研究团队由著名的首尔大学的 Sungroh Yoon 教授领导,他也是这篇论文的通讯作者(课题的总负责人)。

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关于 Data Engineer 的第一手解读

Software Engineer SDE 自然是需要写代码咯。...Data Engineer BA 和 SDE 知识背景的不对称,如果 BA 提出的需求在 SDE 实现的时候变了样子,那么结果一定糟糕:要么大家发现数据不对,要么大家用错误的数据得出错误的结论。...所以 Data Engineer 就出现了,作为 BA 和 SDE 之间的桥梁:一方面他们负责建立合理、有效的数据模型,帮助 SDE 采集原始数据的准确性和统一格式化;另一方面他们了解每一个表、每一列数据的来龙去脉...虽然大部分情况下 SDE 负责维护和数据相关的 pipeline, 但 pipeline 中使用的数据模型,一般是由 data engineer 负责维护的。...不管是 BA 需要的结构化数据,还是 CXO 喜欢的报表,又或是 SDE 喜欢的 dashboard, Data Engineer 都需要满足他们。

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Sora出圈,背后DiT也火了!作者NYU谢赛宁官宣全新升级版SiT

这种方法的优点是,让插值函数插值函数的选择更加灵活,因为它们不再受制于前向SDE。...,即在缺少明确前向SDE的情况下,基于流的方法也可以通过反向时间SDE进行有效采样。...采样器 在SBDM设置下,速度的反向时间SDE可按以下方式构建: 其中,用g(t)来表示SBDM模型中的扩散系数。...经验表明,对于SiT-XL模型,最佳选择是使用线性插值方法和连续时间速度模型,并使用w(t)=σt作为扩散系数的SDE进行采样。 最后,在不同的计算资源下,ODE和SDE积分器的性能可能会有所不同。...如实验所示,相比于SDE,ODE在更少的函数评估次数下能够更快地收敛,而在更大的计算资源下,SDE能够实现更低的FID分数。 无分类器引导 在速度模型中,团队使用了「无分类器引导」的方法。

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被誉为「教科书」,牛津大学231页博士论文全面阐述神经微分方程,Jeff Dean点赞

SDE 的动力学由一个确定性项和一个随机项组成,其形式如下: SDE 的理论构建:SDE 是在理论基础上构建的,而且通常相对简单。...校准 SDE:一旦选择 SDE 模型后,必须根据实际数据校准模型参数,可以通过以下方式来优化: 示例展示 布朗运动作为最简单的示例,考虑(单变量)布朗运动样本的数据集,初始条件为 Uniform[-1...研究者训练了一个小的 SDE-GAN 来匹配初始条件的分布和时间演化样本的分布。...接下来文章介绍了更普遍的通过 CDE 和 SDE 进行反向传播。...在神经 CDE 和 SDE 方面,神经 CDE 和神经 SDE 更新得比较快,但技术细节还需要完善:研究者需要找到向量场的表达选择,并确定如何有效地训练这些模型。

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Ceph数据盘怎样实现自动挂载

需要写配置文件或者fstab 本篇就是来解决这个疑惑的,以及在不改变原配置方法的情况下如何加入这种自启动 实践过程 首先来第一种部署的方法 ceph-deploy osd prepare lab8106:/dev/sde...ceph-deploy osd activate lab8106:/dev/sde1 这个方法会把/dev/sde自动分成两个分区,一个分区给journal使用,一个分区给osd的数据使用,这种方法部署以后...,是可以自动起来的,启动的挂载过程就是这个服务 systemctl start ceph-disk@/dev/sde1 再来看第二种方法 [root@lab8106 ceph]# parted -s...可以看到prepare的时候是对着分区去做的 这种方法journal是以文件的方式在数据目录生成的,可以看到两个目录的 df 看到的就是不一样的,多的那个是 journal 文件的大小 /dev/sde1...ceph journal, for /dev/sde1 /dev/sde1 ceph data, active, cluster ceph, osd.6, journal /dev/sde2 dev

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