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Calo-VQ: 卡路里计模拟中的向量量化两阶段生成模型
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内容提要
我们引入了一种新颖的机器学习方法，用于快速模拟量能器探测器响应，采用了矢量量化变分自动编码器（VQ-VAE）。我们的模型采用两阶段生成策略：首先将具备几何感知的量能器数据压缩成离散的潜空间，然后应用序列模型来学习和生成潜在标记。在 Calo-challenge 数据集上的广泛实验验证了我们方法的高效性，与传统方法相比，生成速度提高了 2000...
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