此文為David M. Blei所寫的《Introduction to Probabilistic Topic Models》的譯文,供大家參考。 摘要:概率主題模型是一系列旨在發現隱藏在大規模文檔中的主題結構的算法。本文首先回顧了這一領域的主要思想,接着調研了當前的研究水平,最后展望某些有所 ...
目錄 概 主要內容 Diffusion models reverse process forward process 變分界 損失求解 L t L 最后的算法 細節 代碼 Ho J., Jain A. and Abbeel P. Denoising diffusion probabilistic models. In Advances in Neural Information Processi ...
2021-12-16 16:00 0 3029 推薦指數:
此文為David M. Blei所寫的《Introduction to Probabilistic Topic Models》的譯文,供大家參考。 摘要:概率主題模型是一系列旨在發現隱藏在大規模文檔中的主題結構的算法。本文首先回顧了這一領域的主要思想,接着調研了當前的研究水平,最后展望某些有所 ...
本篇博客是Daphne Koller課程Probabilistic Graphical Models(PGM)的學習筆記。 概率圖模型是一類用圖形模式表達基於概率相關關系的模型的總稱。概率圖模型共分為三個部分,分別為表示理論,推理理論和學習理論。基本的概率圖模型包括貝葉斯網絡、馬爾科夫網絡和隱 ...
A Neural Probabilistic Language Model,這篇論文是Begio等人在2003年發表的,可以說是詞表示的鼻祖。在這里給出簡要的譯文 A Neural Probabilistic Language Model 一個神經概率語言模型 摘 ...
本例利用FLUENT的DDPM模型對提升管進行模擬。 1 介紹 本案例演示在FLUENT中利用稠密離散相模型(Dense discrete phase model,DDPM)模擬2D提升管。DDPM模型用於第二相,考慮顆粒的粒徑分布。 本案例演示的內容包括: 使用Eulerian多相 ...
DCNN 主要思想: 這是一篇基於空間域的圖神經網絡,聚合方式通過采樣(hop)1~k 階的鄰居並同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者將不同的 ...
: 擴散(Diffusion)+移流(advection)+彌散(dispersion)。dispersio ...
圖擴散-Diffusion Improves Graph Learning 標簽:圖神經網絡、擴散技術 動機 圖卷積的核心就是圖神經網絡,就是在一跳鄰居節點上進行消息傳遞,這些消息在每個節點聚合,形成下一層的嵌入。雖然神經網絡確實利用了更深層的高階鄰域,但將每一層的消息限制在一跳鄰居 ...