在本论文中，加州大学圣塔芭芭拉分校的王威廉等研究者在知识图谱推理中引入了变分推理框架，并将路径搜索和路径推理紧密结合从而进行联合推理，这种方法提升了知识图谱推理模型的稳定性。...我们的贡献在于以下三点： 在 KG 推理中引入了变分推理框架，将路径搜索和路径推理紧密结合从而进行联合推理。 成功地在训练中加入反面样本，同时提高了现有 KG 推理模型的稳定性。...论文的其它部分结构如下：在第 2 部分我们将概述 KG 嵌入、多跳推理以及变分自编码的相关研究；在第 3 部分描述我们的变分知识推理工具 DIVA；第 4 部分展示了试验结果；第 5 部分为结论。...论文：变分知识图谱推理 ? 论文链接：https://arxiv.org/abs/1803.06581 推理知识图谱中缺失的连接已经吸引了研究界的广泛关注。...在本文中，我们处理了一类包含推理给定实体对间关系的实际查询任务。我们将这类问题设计为一个概率图模型下的推理问题并试图从变分推理的视角解决它。
fs = 4e3;t = 0:1/fs:0.5-1/fs; 绘制时间表的变分模态分解。 多分量信号的VMD 生成由频率为2 Hz，10 Hz和30 Hz的三个正弦波组成的多分量信号。...将信号嵌入方差为0.01²的高斯白噪声中。 计算噪声信号的IMF，并在3-D图中可视化它们。...分段信号的VMD 生成一个由二次趋势，线性调频信号和余弦组成的分段复合信号，在t = 0.5时，两个恒定频率之间会发生急剧过渡 。...'Time (s)')ylabel('Quadratic trend')nexttile(5,[1 2])plot(t,x)xlabel('Time (s)')ylabel('Signal') 执行变分模态分解以计算四个本征模式函数...使用VMD从ECG信号中去除噪声 在此示例中标记的信号来自MIT-BIH心律失常数据库 （信号处理工具箱）。数据库中的信号以360 Hz采样。
变分自编码器（VAE）在AIGC中的应用及其技术解析 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，在人工智能生成内容（AI-Generated Content...变分自编码器的基本原理 VAE是Kingma和Welling在2013年提出的一种生成模型，旨在学习数据的潜在表示，并能够生成新的数据样本。...2.1 图像生成 在图像生成任务中，VAE可以学习图像的潜在表示，并生成与训练数据相似的新图像。下面是一个使用VAE生成手写数字图像的代码示例。...VAE的高级应用与技术拓展 6.1 条件变分自编码器（Conditional VAE, CVAE） 条件变分自编码器（CVAE）是VAE的一种扩展，它能够在生成过程中引入额外的信息（条件），以控制生成结果的某些属性...结语 变分自编码器在AIGC领域的应用非常广泛，涵盖图像、文本和音频的生成与处理。通过不断探索VAE的技术扩展和实际应用，研究人员可以在生成任务中取得更好的效果，推动AIGC领域的进一步发展。
该图对于我的理解就是假设我们训练了一个数据量非常大的模型，然后从这个模型中采样一种分类的特征与少样本数据特征进行融合，等于我们再推理的时候，这种模型就可以推理少样本数据的类别，虽然少样本数据可能是鸭子...特征分布指的是某个特征在整个数据集上的分布情况。 假设我们需要识别的是猫这个种类(无论是英短，波斯，金渐层，银渐层)，首先卷积神经网络会提取它们的特征，如毛发、眼睛、胡子、尾巴，耳朵......
，变分推断在计算上具有挑战性。...在本文中，我们提出了一种称为共轭计算变分推理(CVI)的新算法，它结合了两个世界的优点——它对共轭项使用共轭计算，对其余部分使用随机梯度。...这种模型被广泛应用于机器学习和统计学中，然而对它们进行变分推理在计算上仍然具有挑战性。 难点在于模型的非共轭部分。...例如，由Winn和Bishop (2005)提出的变分消息传递(VMP)算法在消息传递框架内使用共轭计算。...我们将我们的算法应用于许多现有的模型，并证明我们的更新可以在共轭模型中使用变分推理来实现。在许多模型和数据集上的实验结果表明，我们的方法比忽略模型共轭结构的方法收敛得更快。
本文首发于腾讯内部知识分享平台「乐问KM」、腾讯官方公众号「腾讯大讲堂」《数据分析：在缓慢变化中寻找跳变——基于缓慢变化维度的用户分群》，作者日后创建个人公众号，以转载形式发布本文。...图：某业务用户数分年龄段曲线（来自腾讯灯塔截图） 动态属性类：当天启动方式、当日拉活渠道、新老用户、当日有效使用、当日是否领取红包等 - 特点：基本上是基于用户当天的一些行为或状态，例如启动方式，但每天的启动方式都可能变化...过去1个月领取红包22-28天的群体），使用发布器的渗透率在逐渐升高，这说明红包模块和发布器模块，用户产生了较强的交集，这里可以分析出，在产品层面迭代，促进2个模块的相互互动 运营指标构造的缓慢变化维度的构造维度需要注意如下几点...图：腾讯灯塔关于缓慢变化维度的适配 目前团队中，已经将较多长周期用户行为数据进行分层分群，作为用户基础画像的一部分，引入到数据分析之中，在日常的运营分析和异动监控中广泛应用。...作者：刘健阁 本文首发于腾讯内部知识分享平台「乐问KM」、腾讯官方公众号「腾讯大讲堂」《数据分析：在缓慢变化中寻找跳变——基于缓慢变化维度的用户分群》，作者日后创建个人公众号，以转载形式发布本文。
导读 本文提出变分embedding学习框架VELF来缓解CTR预测中的冷启动问题，VELF 通过两种方式缓解由数据稀疏性引起的过拟合来解决冷启动问题: 学习概率化的embedding 结合可训练和可正则的先验知识...L(\phi,\theta)=l(\phi,\theta)=-y\log(\hat{y})-(1-y)\log(1-\hat{y}) 2.1.2 变分推断 变分推理是一种分析逼近技术，用于学习潜在变量...根据贝叶斯公式可以得到下式 p(z|x)=p(x|z)p(z)/p(x)=p(x,z)/p(x) 但是其中的p(x)无法得到有效估计，因此变分推断通过最大化关于变分参数 \phi_q 的证据下界（ELBO...在变分推断中将最大化ELBO作为目标函数，表示为下式 L(\phi_q,\theta)=E L B O\left(\phi_{q},\theta\right)=\mathbb{E}(\log p(x \...embedding框架 平均场变分方法是一种简单有效的方法。
变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。...在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。...Numerai数据集数据集包含全球股市数十年的历史数据，在Numerai的锦标赛中，使用这个数据集来进行股票的投资收益预测和加密币NMR的收益预测。 为什么选择VAE？...生成合成数据 使用 VAE，我们可以从正态分布中采样并将其传递给解码器以获得新的样本。 为什么选择变分自编码器呢？ 什么是VAE?...自编码器由两个主要部分组成: 1)将输入映射为潜在空间的编码器 2)使用潜在空间重构输入的解码器 潜在空间在原论文中也被称为表示变量或潜在变量。那么为什么称为变分呢?
fs = 4e3; t = 0:1/fs:0.5-1/fs; 绘制时间表的变分模态分解。 多分量信号的VMD 生成由频率为2 Hz，10 Hz和30 Hz的三个正弦波组成的多分量信号。...分段信号的VMD 生成一个由二次趋势，线性调频信号和余弦组成的分段复合信号，在_t_ = 0.5时，两个恒定频率之间会发生急剧过渡 。...)') ylabel('Quadratic trend') nexttile(5,\[1 2\]) plot(t,x) xlabel('Time (s)') ylabel('Signal') 执行变分模态分解以计算四个本征模式函数...使用VMD从ECG信号中去除噪声 在此示例中标记的信号来自MIT-BIH心律失常数据库 （信号处理工具箱）。数据库中的信号以360 Hz采样。...---- 本文摘选《matlab中使用VMD(变分模态分解)》
例如给网络输入大量的人脸图片，让它识别人脸特征，然后我们可以指导网络创建出现实世界中不存在的人脸图像，把深度学习应用在创造性生成上是当前AI领域非常热门的应用。...从本节开始，我们将接触神经网络在图像生成方面的应用。有两种专门构建的网络在图像生成上能实现良好效果，一种网络叫变分编解码器，另一种叫生成型对抗性网络。...图像生成的关键思想是，使用网络构造一个向量空间，空间中每一个向量都可以映射成一张真实图片。...首先我们把大量图片输入到网络中，网络识别图片并抽取图片中蕴含的规律，它把这些规律进行编码，以向量的形式存储，向量的长度越大，它就能存储越多的图片信息。...由于解码器能够识别向量中不同分量代表的信息，因此它把向量拆分解读之后，再按照向量分量表达的信息来绘制像素点，最终就可以完成一张人脸图片的绘制。
步骤 1：设置环境 在开始构建 Agentic 工作流之前，请确保已安装所需的工具。我们将使用 OpenAI 进行自然语言处理，并使用 Langchain 进行工作流编排。...["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" 步骤 2：设计工作流 在本教程中，我们将构建一个自主研究代理工作流。...该工作流包括： 接受研究主题作为输入。 使用外部 API 检索相关的网络文章。 总结内容。 将结果存储在本地文件中。 步骤 3：创建代理框架 代理需要一个核心结构来感知、决策和行动。...现在，让我们将代理集成到协调的工作流程中。...通过遵循此分步指南，您已经掌握了使用Python设计和实现代理工作流程的基础知识。从设置单个代理到将它们协调到统一的系统中，您现在拥有开发适合您特定需求的自主工作流程的工具。
标签：Python，二分查找 本文将展示二分查找算法的工作原理，并提供完整的示例代码，帮助你在Python中执行自己的二分查找。...需要注意的是，在使用二分查找算法查找数组中的项目之前，数组或列表必须按升序排序。 下面是一个例子。假设要在初始化已排序的nums列表中查找整数15。...二分查找算法使用下面的公式计算中间索引： start index + (end index – start index) // 2 = 4 上面脚本中的双正斜杠指定只返回整数部分，因此尽管9/2=4.5...二分查找算法在Python中的实现 下面是在Python中实现自己的二分查找算法需要执行的步骤： 1.初始化三个变量：开始索引、结束索引和中间索引。...下面的脚本在Python中实现了二分查找算法。该脚本在nums列表中查找项目15。
变分自动编码器（Variational Auto Encoders，VAE）是种隐藏变量模型[1，2]。该模型的思想在于：由模型所生成的数据可以经变量参数化，而这些变量将生成具有给定数据的特征。...在一些测试场合，对于一个在高维空间Z中的隐藏向量z，我们能够很轻松的根据它的概率密度函数P(z)进行抽样。...在训练过程中，我们通过优化参数θ来使得根据P(z)抽取出的z具有更高的概率，从而通过f(z;θ)函数得到的数据能更加接近真实样本X中的数据。总之为了实现这一目的，我们需要去找到这样的参数θ： ?...在上式中，为了使得X与z的关系更加直观，我们使用了总体概率密度进行计算，即采用P(X|z;θ)分布来替换f(z;θ)分布。...(我们需要在训练过程中为给定的X找到最为正确的z) 2.如何使用反向传播来训练这整个过程?
本文将介绍变分自动编码器的原理和应用，并探讨其在深度学习中的重要性。变分自动编码器的原理变分自动编码器是一种生成模型，由编码器和解码器组成。其主要目标是学习数据的潜在分布，从而能够生成新的样本。...在训练过程中，VAEs通过最大化观测数据的似然来学习生成模型的参数，同时最小化潜在空间与先验分布之间的差异。这一过程可以通过使用重参数化技巧来高效地实现。...以下是一个使用Python和TensorFlow实现变分自动编码器的示例代码：pythonCopy codeimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras import...变分自动编码器的应用变分自动编码器在深度学习中有广泛的应用。以下是一些常见的应用领域：生成模型VAEs作为生成模型，可以用于生成新的样本。...变分自动编码器的挑战和发展方向尽管变分自动编码器在深度学习中取得了很大的成功，但仍然存在一些挑战和改进的方向。其中一些包括：训练的稳定性VAEs的训练过程常常面临着训练不稳定和收敛困难的问题。
缓存依赖项以加快工作流程 为了使工作流程更快、更高效，可以为依赖项及其他经常重复使用的文件创建和使用缓存。 关于缓存工作流程依赖项 工作流程运行通常在不同运行之间重新使用相同的输出或下载的依赖项。...比较构件和依赖项缓存 构件与缓存类似，因为它们能够在 GitHub 上存储文件，但每项功能都提供不同的用例，不能互换使用。 如果要在作业或工作流程运行之间重复使用不经常更改的文件，请使用缓存。...工作流程可以访问和还原当前分支、基础分支（包括复刻的仓库的基本分支）或默认分支（通常是 master）中创建的缓存 例如，在默认分支 master 上创建的缓存可从任何拉取请求访问。...如果没有精确匹配，操作在作业成功完成时将创建一个新的缓存条目。 新缓存将使用您提供的 key 并包含 path 目录中的文件。...cache 操作使用示例 此示例在 package-lock.json 文件中的包更改时，或运行器的操作系统更改时，创建一个新的缓存。
在活动支撑工作中将涉及服务器压力、外部攻击、带宽、活跃玩家以及活动规模等不断上升和变化，如何利用恒久不变的“容量“和”监控“的支撑思路达成我们的目标。...且男女比例基本相当，所以暑假、情人节成了冲在线的黄金时间； DNF一般会选择在年度大版本发布后的一周进行一次冲在线活动； 服务器压力评估是冲在线最核心的部分，QQ炫舞的后台server、db、client在冲在线前的版本变化不大...每次扩容的承载基本在近百万w，涉及到的机器数百台。短时间把如此量级的机器扩容到现网环境，我们不但要效率，更要质量。因此运维团队在12年的时候开发了自助扩容app。从拿设备，到设备扩容到现网一键实现。...因此我们在体验服版本迭代的时候就不断进行压测，以评估上线后的压力。以此评估现网设备是否需要升级或扩容。DNF现网大区的频道都是一致的，所以大区的容量都一样。
: 决策支持: 对于生产流程, 比如是否应该向系统添加更多资料以达到截止日期 优化和验证: 测试修改并验证影响 培训: 模拟器可以用来在使用前培训员工 CrystalBall是独立的: 不需要创建单独的模拟模型和引擎...中 调试流程引擎 回放限制执行所有模拟事件一次性 调试器允许将流程事件自行拆分成更小的步骤,在步骤之间观察流程引擎的状态 SimpleSimulationRun实现了SimulationDebugger...,重播在运行的流程引擎中执行模拟事件: 结论是重播是实时运行的,实时意味着会被立即执行** ---- 重播一个流程实例示例: ReplyRunTest 第一部分 :初始化流程引擎,启动一个流程实例,完成流程实例的任务...第二部分 :在原始流程相同的引擎引擎上启动模拟调试器 重播事件处理器使用StartReplayProcessEventHandler替换StartProcessEventHandler StartReplayProcessEventHandler...在初始化后,会在事件日历中添加一个模拟事件-用来启动流程实例,重播已经完成的流程实例 simRun.init(); // original process is finished - there
前言 在机器学习的学习旅程中，微积分作为支撑理论之一，是理解模型优化与变化规律的关键。无论是在梯度下降、损失函数优化，还是在复杂模型的训练过程中，微积分都有着举足轻重的作用。...2.3 实战项目：使用Python绘制函数的极限与连续性示意图 通过实战项目，我们将使用Python绘制函数在某一点的极限与连续性的示意图，帮助直观理解这些概念。...小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）： 每次使用一小部分样本计算梯度，结合了批量和随机梯度下降的优点。...4.3 实例：梯度下降法在简单模型中的应用 通过实战项目，我们将实现一个简单的线性回归模型，并使用梯度下降法优化模型参数。...以上就是关于【机器学习】分而知变，积而见道：微积分中的世界之思的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，或者私信我也是可以的啦，您的支持是我创作的最大动力！❤️
C++中处理文件类似于处理标准输入和标准输出。类ifstream、ofstream和fstream分别从类 istream、ostream和iostream派生而来。...作为派生的类，它们继承了插入和提取运算符（以及其他成员函数），还有与文件一起使用的成员和构造函数。可将文件 包括进来以使用任何fstream。...如果只执行输入，使用ifstream类；如果只执行输出，使用 ofstream类；如果要对流执行输入和输出，使用fstream类。可以将文件名称用作构造函数参数。...被打开的文件在程序中由一个流对象(stream object)来表示 (这些类的一个实例) ，而对这个流对象所做的任何输入输出操作实际就是对该文件所做的操作。...http://www.cplusplus.com/reference/fstream/fstream/中列出了fstream中可以使用的成员函数。
早在 RxJava1.x 版本就有了Observable.Transformer、Single.Transformer和Completable.Transformer，在2.x版本中变成了ObservableTransformer...其实，在大名鼎鼎的图片加载框架 Glide 以及 Picasso 中也有类似的transform概念，能够将图形进行变换。...RxLifecycle中的LifecycleTransformer trello出品的RxLifecycle能够配合Android的生命周期，防止App内存泄漏，其中就使用了LifecycleTransformer...在我的项目中也使用了知乎的RxLifecycle，根据个人的习惯和爱好，我对LifecycleTransformer稍微做了一些修改，将五个Transformer合并成了一个。....... } 如果你想在RxJava的链式调用中也使用缓存，还可以考虑使用transformer的方式，下面我写了一个简单的方法 /** * Created by Tony Shen on
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