标签

 函数 

相关的文章:

BriefGPT - AI 论文速递 -

位置信息对于不变上下文学习至关重要:简单函数类的案例研究

深入研究了在上下文学习中的限制和成功原则,并通过比较变压器和 DeepSet 架构以保持重要的离域学习不变性的区别,发现保持离域学习不变性对于成功的下一次时关键的。

AI生成摘要 大型语言模型(LLMs)在上下文学习(ICL)方面展示了显着的能力,通过少量训练示例学习新任务。黄金标签对下游上下文性能有显著影响,不平衡标签对ICL影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低,随着模型大小的增加,ICL获得与SL相当的性能。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

基于神经隐式函数的全景 X 光牙齿三维重建

本文提出了 Occudent,一种利用神经隐式函数从全景射线照片中进行三维牙齿重建的框架,通过多标签分割和重建网络实现了在 3D 空间中隐式确定牙齿边界,并在实验证明 Occudent 相比最先进的方法具有优越性。

AI生成摘要 本文介绍了一种名为PanoOcc的方法,它是一个基于相机的3D全景分割方法。该方法使用体素查询来聚合多帧和多视角图像的时空信息,并将特征学习和场景表示集成到一种全面的占用表示中。这种方法可以实现更好的摄像机语义分割和全景分割结果,并且易于扩展到密集的占用预测。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

B-LSTM-MIONet: 基于贝叶斯 LSTM 的神经算子,用于学习复杂动力系统对长度可变多输入函数的响应

深度运算器网络(DeepONet)是一种神经网络框架,用于学习描述复杂系统的非线性运算器,该研究通过将长短期记忆(LSTM)集成到多输入神经网络运算器(MIONet)中,以克服数据离散化约束,利用变长实时数据,提高模型在噪声数据集上的准确性和可靠性,并引入贝叶斯方法对不确定性进行量化。

AI生成摘要 Deep Operator Network (DeepONet)是一种强大的代理建模方法,可应用于核工程领域的数字孪生系统。研究表明,DeepONet具有出色的预测准确性和计算效率,优于传统机器学习方法。它为核工程研究和应用提供了有希望和具有变革性的工具,可以推动数字孪生系统的发展和代理建模技术的有效利用。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

函数约束的程序综合

该研究介绍了一种技术,它允许大型语言模型在解决编程任务时利用用户提供的代码,并且提出了一种逐步生成模块化子函数的方法,以帮助模型在初始生成的代码不足时进行未来的代码生成尝试。

AI生成摘要 本研究探讨了在低资源和领域特定编程语言中使用大型语言模型(LLM)进行编码的可行性。研究发现,LLM在编写、理解、改进和文档化代码方面是有用的工具,但也存在一些限制。该研究旨在利用LLM促进低资源编程语言的软件开发并降低其采用门槛。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

CheapNET: 通过投影损失函数改进轻量级语音增强网络

噪声抑制和回声消除对于语音增强至关重要,是智能设备和实时通信的基础,而这些算法必须保证高效实时推断和低计算需求。我们提出了一种新的投影损失函数,用于增强噪声抑制效果,并且能够直接在 LAEC 预处理输出上进行回声消除的预测,从而显著提高模型性能。我们的噪声抑制模型仅使用 3.1M 个参数和 0.4GFlops/s 计算负载,实现了接近最先进的结果。此外,我们的回声消除模型胜过了复制的行业领先模型,引入了语音增强的新视角。

AI生成摘要 本文研究了对RNN的训练的多个方面,关注增强语音频谱的RNN,提出了两种学习目标,通过客观质量和可懂度指标进行评估,并与其他在线方法进行比较。研究了特征归一化和批次序列长度的变化对增强语音质量的影响。展示了所提出的方法和最先进的实时RNN方法的主观评分。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

GaussianEditor:使用文本指令精细编辑 3D 高斯函数

通过使用高斯编辑器(GaussianEditor)基于 3D 高斯模型的文本指令,可以实现对 3D 场景的精细编辑,相较于之前的方法,具有更快的训练速度和更精准的编辑效果。

AI生成摘要 最近,研究人员提出了一种名为DreamGaussian的创新性3D内容生成框架。该框架通过在UV空间中设计一个具有伴随网格提取和纹理细化功能的生成性3D高斯飞溅模型,实现了高效率和高质量的3D内容生成。实验证明,DreamGaussian能够在2分钟内生成高质量的纹理网格,比现有方法快约10倍。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

可动化的高斯函数:学习姿势相关的高斯图像用于高度逼真的人体化身建模

通过引入 Animatable Gaussians 和强大的 2D CNNs 以及 3D 高斯样条插值方法,我们的方法可以根据输入视频创建高保真度的动态逼真化身,实现虚拟人物的建模和动态外观生成。实验证明,与其他最先进的方法相比,我们的方法具有更好的性能。

AI生成摘要 研究者提出了一种名为SplatArmor的新方法,通过在3D高斯函数中将参数化的人体模型“装甲”,从而恢复出详细的、可动画的人体模型。他们的方法使用高斯函数来表示人体,通过扩展底层几何体的蒙皮来定义关节扭曲。他们还引入了一个SE(3)场来捕捉高斯函数的位置和各向异性,并使用神经颜色场来提供颜色规范化和准确定位。通过展示实验结果,研究者证明了高斯函数散射是一种有趣的替代方法,可以克服基于神经渲染方法中的挑战。他们的方法对于可控的人体合成非常有效。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

可重亮的 3D 高斯函数:使用 BRDF 分解和光线追踪的实时点云重照

我们提出了一种新颖的可微分的基于点的渲染框架,用于从多视图图像中进行材料和光照分解,实现对 3D 点云的编辑、光线跟踪和实时换光。

AI生成摘要 本文提出了一种高效的多视角逆向呈现方法,用于重建室内场景的光照和材质。通过Texture-Based Lighting (TBL)实现直接光照和间接光照的紧凑表示,并提出了预计算辐照度的混合光照表示。通过材质优化策略消除材质歧义。实验结果表明该方法优于现有方法,并可应用于增强现实。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

自适应图像配准:融合深度学习和优化函数的混合方法以提升精度

本研究旨在将学习方法和优化方法结合,使用学习方法的输出作为优化的初始参数,并根据图像对的损失进行计算,从而在保持相同推理时间和形变场平滑度仅降低 0.8% 的情况下,通过使用最佳性能的先进模型作为框架的骨干,在测试中获得了 0.3% 的改进。

AI生成摘要 本研究结合学习方法和优化方法,使用学习方法的输出作为优化的初始参数,通过计算图像对的损失,在保持推理时间和形变场平滑度的情况下,通过使用先进模型作为框架的骨干,在测试中获得了0.3%的改进。

相关推荐 去reddit讨论

亚马逊AWS官方博客 -

使用 Lambda power tuning 寻找函数运行最佳性价比

选择分配给 Lambda 函数的内存是一个权衡速度(执行时间)和成本的优化过程。用户可以通过手动分配不同的内存来进行测试来选择最优解,但是这势必会浪费时间和精力。AWS Lambda Power Tuning 工具可以帮助您自动化完成这个过程。

AI生成摘要 AWS Lambda是一项无需管理服务器即可运行代码的云计算服务。内存是决定Lambda性能的关键因素,增加内存可以提高计算性能。AWS Lambda Power Tuning工具可以帮助自动化选择最佳内存配置。工具使用Amazon Step Functions运行不同内存配置下的Lambda函数,并测量性能,最终生成可视化图表。用户可以通过AWS Serverless Application Repository一键部署该工具。使用工具可以优化Lambda函数的性能和成本。

相关推荐 去reddit讨论

热榜 Top10
...
eolink
...
观测云
...
Dify.AI
...
LigaAI
...
白鲸技术栈
...
ShowMeBug
...
天勤数据
推荐或自荐