目录 概 主要内容 Diffusion models reverse process forward process 变分界 损失求解 L t L 最后的算法 细节 代码 Ho J., Jain A. and Abbeel P. Denoising diffusion probabilistic models. In Advances in Neural Information Processi ...
2021-12-16 16:00 0 3029 推荐指数：
此文为David M. Blei所写的《Introduction to Probabilistic Topic Models》的译文，供大家参考。 摘要：概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法。本文首先回顾了这一领域的主要思想，接着调研了当前的研究水平，最后展望某些有所 ...
本篇博客是Daphne Koller课程Probabilistic Graphical Models(PGM)的学习笔记。 概率图模型是一类用图形模式表达基于概率相关关系的模型的总称。概率图模型共分为三个部分，分别为表示理论，推理理论和学习理论。基本的概率图模型包括贝叶斯网络、马尔科夫网络和隐 ...
A Neural Probabilistic Language Model，这篇论文是Begio等人在2003年发表的，可以说是词表示的鼻祖。在这里给出简要的译文 A Neural Probabilistic Language Model 一个神经概率语言模型 摘 ...
本例利用FLUENT的DDPM模型对提升管进行模拟。 1 介绍 本案例演示在FLUENT中利用稠密离散相模型（Dense discrete phase model，DDPM)模拟2D提升管。DDPM模型用于第二相，考虑颗粒的粒径分布。 本案例演示的内容包括： 使用Eulerian多相 ...
DCNN 主要思想： 这是一篇基于空间域的图神经网络，聚合方式通过采样（hop）1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者将不同的 ...
: 扩散（Diffusion）+移流（advection）+弥散（dispersion）。dispersio ...
图扩散-Diffusion Improves Graph Learning 标签：图神经网络、扩散技术 动机 图卷积的核心就是图神经网络，就是在一跳邻居节点上进行消息传递，这些消息在每个节点聚合，形成下一层的嵌入。虽然神经网络确实利用了更深层的高阶邻域，但将每一层的消息限制在一跳邻居 ...
