离散流匹配模型 接着上一次学习的DFM的上半部分,这次继续学习DFM剩下的内容。主要还是基于Flow Matching Guide and Code[1],掺杂了一些我自己的理解和重组织。 分解路径、速度和损失 在实际实现DFM的时候,我们会想要像FM[2]一样用神经网络预测上一节说的条件速度场,即utθ(y,x)=E[ut(y,Xt∣Z)∣Xt=x)
Flow Matching是一个基于PyTorch的库,提供连续与离散流匹配算法的实现,适用于文本和图像。 Flow Matching 是一个基于 PyTorch 的库,专注于实现流匹配算法,包括连续和离散两种实现方式。该库不仅提供了功能强大的核心库,还包含针对文本和图像模态的示例,旨在帮助研究者和开发者更容易地应用这些算法。该库的详细信息和代...
空间分组到离散边缘分组(DEB)单元中,以生成描绘边缘特征的DEB单元图像;(c)将DEB单元图像与前述每组参考特征参数进行比较,以确定DEB单元图像与参考模板中的每一者匹配的程度如何;和/或(d)在参考模板当中定位DEB单元图像的最佳匹配者,和/或使最佳匹配者与一个或多个预定匹配阈值相关以确定何时找到参考模板中的匹配者...
为了解决这个问题,我们提出了离散连续变换匹配(DCTM)框架,该框架通过离散标签优化来推断密集仿射变换字段,使用连续正则化迭代地更新标。 通过这种方式,我们的方法可以通过恒定时间边缘感知滤波与本文提出的仿射变化的基于CNN的描述符,有效地从仿射变换的连续空间中提取解。实验结果表明,该模型在各种基准测试中优于最先进的...
离散余弦变换对Lm计算其离散余弦变换 得到D 舍去代表直流成份的D0取D1 D2 3模式匹配模式匹配模式匹配模式匹配模式匹配是整个语音识别系统的核心 它是根据一定规则 如某种距离测度 以及专家知识 如构词规则、语法规则、语义规则等 计算输入特征与库存模式之间的相似度 如匹配距离、似然概率 判断出输入语音的语意信息。
据介绍,CoVoMix 能够首先将对话文本转换成多个离散的 token 流,每个 token 流代表单个对话者的语义信息。然后,将这些 token 流输入一个基于流匹配的声学模型,生成混合旋律谱图。最后,使用 HiFi-GAN 模型生成语音波形。另外,他们还设计了一套衡量对话建模和生成效果的综合指标。
公务员面试的"去掉最高分最低分"规则,在部委省厅实操中常演变为"精准控分"的艺术。某省发改委2024年招录中,笔试第一的考生面试被七位考官默契地打出79.5-80.5的极差区间,而关系户则获得85-92的离散高分,最终以"平均分更高"逆袭。这种集体作弊式的打分策略,完美规避现有监督制度,堪称官僚智慧的结晶。
离散流匹配模型 接着上次说的DFM的分解技巧,继续学习DFM的最后一部分——混合路径(Mixture paths),终于结束了。主要还是基于Flow Matching Guide and Code[1],掺杂了一些我自己的理解和简化,如果要了解详细信息还是要参考原文。 混合路径(Mixture paths) 我们在此前的文章里面已经讲解了分解技巧[2],得到了分解的(边...
离散型流匹配模型 本文是接着上一次学习的CTMC模型继续学习离散型流匹配模型,主要是读Flow Matching Guide and Code[1]第7章的笔记。并非完全Flow Matching Guide and Code的翻译,挑了一些重要的内容并且加入了我自己的的理解。 要构建一个离散型流匹配模型(Discrete Flow Matching,DFM),分为三个步骤: 类比连续型...