所以PFGM是一个标准流模型。 由于在静电力学中讨论维度N<=3,故在论文中作者称数据构成的高维场为泊松场 物理事实: 粘性流体中的运动将任何平面电荷分布转变为均匀的角分布 模型介绍: 1、通过添加维度做数据增强 样本x\in{R^N},样本分布 p(x) 。源函数 \rho{(x)}=p(x) ,由于 E(x) 反方向指向源函数...
图1:CIFAR-10数据集上的生成模型生成质量排名 PFGM模型的intuition来自于物理中的力场(引力场或者静电场),如果把产生场的所有点源粒子当成样本,那么如果在无穷远处随机取一点,沿着场线运动最后落到某个源上,那这个过程不就能当做样本采样过程吗?因此,这一篇文章从一个新的视角构造出了生成模型,思路非常令人眼前一...
在今年的ICML上,来自MIT的研究者通过扩展PFGM中静电学的框架,提出了新的一族生成模型,统一了扩散模型与PFGM。在他们新提出的扩展泊松流模型(PFGM++)这一框架中,扩散模型和PFGM分别有着各自的优缺点。该论文展示了如何在PFGM++框架中获得同时拥有扩散模型和PFGM两者优点的新模型。此外,PFGM++有着比PFGM更高效...
泊松流模型（PFGM）结合了物理知识与现代机器学习技术，旨在解决高维数据分布问题。在解析物理现象的基础上，模型利用泊松方程与福克-普朗克方程，以数据分布作为电荷，构建了一个动态变化过程，旨在通过学习数据变化的逆变换，实现数据增强与分布拟合。模型的核心思想基于静电力学中的泊松方程，将数据视为分布于...
图一:样本点沿着电场线运动 。上图:数据分布呈爱心状;下图:数据分布呈 PFGM 状 图二:左图:泊松场在三维中的轨迹;右图:在图像上使用 PFGM 的前向 ODE 和反向 ODE 方法概览 注意到上述的过程将 N 维数据嵌入到了在 N+1 维(多了 z 维度)的空间中。为了方便区分,研究人员把 N 维数据和 N+1 维用 x...
PFGE PFGGE PFGH PFGI PFGJ PFGM PFGNMR PFGR PFGRC PFGS PFGSE PFGSTE PFGSV PFGW PFH PFH-3 PFHA PFHB PFHB1 PFHB1B PFHBI PFHBII PFHC PFHCB PFHD PFHE PFHI PFHIP PFHM PFHOF PFHOMW PFHP PFHRD PFHRP2 PFHS PfHSN ▼
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(1,1)模型基础上提出了分数阶建模的思想,采用粒子群优化算法求解最优分数阶次,建立基于粒子群优化的分数阶PFGM(1,1)模型.实例计算表明,分数阶FGM(1,1)模型可以提高建筑物沉降的预测精度,通过粒子群优化算法选取最优阶次可以进一步提高预测精度和误差检验等级.由此可见,基于粒子群优化的分数阶PFGM(1,1)模型对...
CPR(Correction Procedure via Reconstruction)方法为目前流行的几种高阶精度数值方法提供了一个统一的架构,能够包含DG(Discontinuous Galerkin),SV(Spectral Volume),SD(Spectral Difference)和PnPm等方法.CPR方法具备高精度,简洁,高效的特性,在非结构网格中有较好的应用.本研究在CPR程序的框架下,实现并发展了PFGM限制器...
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