每个关节由 3D 位置和父节点索引定义，模型通过自回归的方式，基于已预测的关节和全局输入形状，迭代预测下一个关节的位置和父节点索引。...在推理过程中，网络以形状标记作为输入，并以自回归的方式生成骨骼标记。 关节扩散过程遵循相关工作，具有 1000 个训练步骤和 300 个推理过程中的重采样步骤。...在推理过程中，在通过扩散采样获得下一个关节位置后，形状标记器生成一个潜在形状标记（维度 1024），将其与之前的上下文标记（维度 1024）和位置嵌入拼接。...融合模块的输出用作连接性和蒙皮预测的更新上下文。 连接性和蒙皮模块与融合模块具有相似的架构，只是它们的输入大小为 2048。...这种增强提高了该方法对多样化姿态对象的泛化能力。此外，如图 7 所示，该方法即使在输入形状来自真实世界数据且目标处于任意姿态时，也能产生高质量的骨骼。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.09308 神经算法推理（NAR）由本文作者之一Petar Veleckovic在2021年与人合著的一篇论文中提出，并被接收为Patterns...此外，还需注意，NAR的可学习部分没有时间步索引——每一步都应用相同的共享函数。这很好地契合了图算法计算的迭代和重复性质。...论文选择的性能指标包括以下三个： 1. 形状分数：一个二元指标，用于判断输出是否具有正确的形状。例如，在排序任务中，输出应与输入有完全相同的元素数量。...然而，在一些算法中，TransNAR仍未能超越基线，且在分布内和分布外都是如此。 这些算法包括二分搜索、寻找最大子数组、最小值和快速选择等，都涉及在输入列表中按照索引搜索特定元素。...这暗示了TransNAR的一种故障模式：模型无法泛化到训练数据中未见过的新索引边界。因此，使用索引提示或许是一条有前景的改进途径。
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使用提示 DPR 包括三个模型： 问题编码器：将问题编码为向量 上下文编码器：将上下文编码为向量 阅读器：提取检索到的上下文中问题的答案，以及相关性得分（如果推断的跨度实际上回答了问题...根据指定的参数实例化 DPR 模型的组件，定义模型组件的架构。...序列的第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，进一步由线性层处理。此输出用于嵌入问题以进行具有上下文嵌入的最近邻查询。...具有顶部序列分类/回归头部（在池化输出之上的线性层）的 ELECTRA 模型变换器，例如用于 GLUE 任务。 该模型继承自 PreTrainedModel。...在顶部具有多选分类头部的 ELECTRA 模型（在池化输出的顶部有一个线性层和一个 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。
在本文中，李飞飞、吴佳俊团队重磅发布了大规模的多感官家居物品数据集 OBJECTFOLDER 2.0，这些数据以一种隐式神经表征的形式存在。...此外，我们提出了一种新的隐式神经表征网络，可以实时地基于任意的外部参数渲染视觉、听觉、触觉感官数据，这些数据具有目前最佳的质量。...我们可以将每个感官模态参数化表示为一个连续函数，该函数将外部参数（例如，视觉上的相机视角、光照条件，听觉上的冲击强度，触觉上的凝胶变形）映射为特定位置或条件下相应的感官信号。...隐式神经表征是我们通过神经网络得到的对该连续函数的近似，这使得存储原始感观数据的内存与外部参数相互独立，用户可以轻松地获取隐式表征。...「视觉-触觉」形状重建 单图像形状重建在视觉领域被广泛研究。然而，在有遮挡的情况下，触觉信号对于感知物体形状则极具价值。视觉可以提供粗略的全局上下文，而触觉提供精确的局部几何特性。
支持完全复制的输入，即每个进程上具有相同形状，并且in_axis_resources为P(None)的情况。...与 numpy.ndarray 一样，大多数用户不需要手动实例化 Array 对象，而是通过 jax.numpy 函数如 array()、arange()、linspace() 和上面列出的其他函数来创建它们...在追踪/JIT 编译的代码中，这将正确工作，尽管在此上下文中，复制操作可能会被编译器省略。...在版本 2.0 中更改：如果是 -1，则使用整个输入（无填充/修剪）。 如果未给出 s，则沿 axes 指定的轴使用输入的形状。...这对应于ifft(x, n)的n。沿任何轴，如果给定的形状小于输入的形状，则会对输入进行裁剪。如果大于输入，则用零填充输入。 在版本 2.0 中更改：如果为-1，则使用整个输入（无填充/修剪）。
CBOW：通过上下文的词向量推理中心词。 Skip-gram：根据中心词推理上下文。 在CBOW中，先在句子中选定一个中心词，并把其它词作为这个中心词的上下文。...CBOW和Skip-gram的算法实现 cbow 如 上图 所示，CBOW是一个具有3层结构的神经网络，分别是： 输入层： 一个形状为C×V的one-hot张量，其中C代表上线文中词的个数，通常是一个偶数...综合考虑上下文中所有词的信息去推理中心词，因此将上下文中C个词相加得一个1×N的向量，是整个上下文的一个隐含表示。...最终，1×V的向量代表了使用上下文去推理中心词，每个候选词的打分，再经过softmax函数的归一化，即得到了对中心词的推理概率： skip-gram 如 上图 所示，Skip-gram是一个具有3层结构的神经网络...在Skip-gram的理想实现里，需要最大化使用c推理tp的概率。在使用softmax学习时，需要最大化tp的推理概率，同时最小化其他词表中词的推理概率。
CBOW：通过上下文的词向量推理中心词。 Skip-gram：根据中心词推理上下文。...如 图5 所示，CBOW是一个具有3层结构的神经网络，分别是： 图5：CBOW的算法实现 输入层： 一个形状为C×V的one-hot张量，其中C代表上线文中词的个数，通常是一个偶数，我们假设为4；V...输入张量和word embedding W1进行矩阵乘法，就会得到一个形状为C×N的张量。...综合考虑上下文中所有词的信息去推理中心词，因此将上下文中C个词相加得一个1×N的向量，是整个上下文的一个隐含表示。...最终，1×V的向量代表了使用上下文去推理中心词，每个候选词的打分，再经过softmax函数的归一化，即得到了对中心词的推理概率： 如 图6 所示，Skip-gram是一个具有3层结构的神经网络，分别是：
我们将YOLO理想化为具有两个内核的单卷积层。 为了确保输出张量具有与输入相同的空间维度，我们在归一化输入上应用0填充。 然后可以通过元素乘法（⊙）和累加求和（Σ）将两个内核卷积到图像上。...在输入上卷积两个内核后，我们得到两个大小相等的数组。通常将其表示为3D张量，不同的内核存在于称为“过滤器”或“内核”维度的维度中。 第四步：最大池化 现在我们对输入进行了卷积，可以应用最大池化。...在此示例中，我们使用sigmoid激活函数，但ReLU更为常见。 注意：在最大池化之后应用激活函数效率更高一些。 这个函数可以按元素应用于所有最大池化的矩阵。...每个两个类概率中的一个作为e的指数，这些值除以两个值的总和作为e的指数。e是欧拉常数，值为2.718，具有某些指数特性，因此在此上下文中很常用。...在本文中，我们介绍了计算YOLO输出的主要步骤： 定义输入 归一化输入 应用卷积 应用最大池化 非线性激活 展平 投影到输出形状 组合我们的最终推理
这时这些信息作为输入数据输入到模型中，该模型将具有足够的预测性，能够逐帧模拟下一步会发生些什么，而无需任何额外的训练或指令。...然后重新组合这些信息以生成（渲染）对象的图像，可以将其与输入视频帧进行比较以进行监督。 形状由具有固定连接性和可变顶点位置 V ∈ R^3×K 的三角网格给出。...该研究分两步获取 V ，来区分特定于实例的形状变化和特定于帧的关节。 Articulated 形状模型 第一步是在规范的「静止姿态」中重建一个特定视频对象实例的形状 V_ins。...这解释了不同的对象实例（例如不同的鸟）具有相似但不同形状的事实。形状由下式给出： 其中，V_cat 是可学习的特定类模板， ∆V_ins 为特定于实例的形状变化。...DOVE 在没有使用关键点或模板监督的情况下重建了准确的形状和姿态。并且与其他方法相比，该方法获得的重建结果具有更高的时序一致性。
改变张量形状的最常见方法是通过池化或跨步卷积（具有非单位步幅的卷积）。...在计算机视觉中我们可以使用池化或跨步卷积将空间维度将输入形状的 H x W 更改为 H/2 x W/2，甚至更改为不对称的 H/4 x W/8。...如果我们忽略缩放因子和Softmax激活函数，我们有以下方程。 自注意力机制是 Transformers 原始论文中用于特征提取的亮点。...区别1：数据依赖 MLP 学习的 W 矩阵不依赖于输入数据，而 Transformers 则依赖于输入数据。MLP 的加权矩阵在训练期间学习推理期间是固定的。...它允许网络在训练期间从所有输入实例中捕获共同特征，因为查询独立于输入并且由所有输入实例共享。这是 GNN 的先驱之一 Thomas Kipf 的推文，他评论了自注意力模块的排列等效性。
模型详情 Mistral-7B-v0.1 是基于解码器的 LM，具有以下架构选择： 滑动窗口注意力- 训练时使用 8k 上下文长度和固定缓存大小，理论上的注意力跨度为 128K 个标记 GQA（...它用于根据指定的参数实例化 Mistral 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于 Mistral-7B-v0.1 或 Mistral-7B-Instruct-v0.1 的配置。...它在Mixtral of Experts 博文中介绍如下： 今天，团队很自豪地发布了 Mixtral 8x7B，这是一个高质量的稀疏专家混合模型（SMoE），具有开放权重。...根据 Apache 2.0 许可。Mixtral 在大多数基准测试中表现优于 Llama 2 70B，推理速度快 6 倍。它是具有宽松许可的最强开放权重模型，也是在成本/性能权衡方面最好的模型。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。 这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要，你通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。
在本文中，李飞飞、吴佳俊团队重磅发布了大规模的多感官家居物品数据集 OBJECTFOLDER 2.0，这些数据以一种隐式神经表征的形式存在。...我们可以将每个感官模态参数化表示为一个连续函数，该函数将外部参数（例如，视觉上的相机视角、光照条件，听觉上的冲击强度，触觉上的凝胶变形）映射为特定位置或条件下相应的感官信号。...在推理时，我们可以首先利用网络预测每个模态下的的增益 ，然后对利用网络预测出的增益 和通过模态分析得到的频率 、阻尼 参数化的指数衰减正弦曲线求和，从而预测出物体的脉冲响应。...该函数的输入为物体坐标系中的 3D 位置 ，3D 单元接触方向通过 参数化，物体陷入凝胶的深度为 p，形变图中的空间位置为 。该网络的输出为接触的形变图的像素值。...「视觉-触觉」形状重建 单图像形状重建在视觉领域被广泛研究。然而，在有遮挡的情况下，触觉信号对于感知物体形状则极具价值。视觉可以提供粗略的全局上下文，而触觉提供精确的局部几何特性。
get_default_graph，您必须显式地输入一个带有sess.graph.as_default():块的参数来执行sess。绘制默认图形。返回值:使用此会话作为默认会话的上下文管理器。...张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...资源容器分布在与目标相同的集群中的所有worker上。当重置目标上的资源容器时，将清除与该容器关联的资源。特别是，容器中的所有变量都将成为未定义的:它们将丢失它们的值和形状。...run()返回的值具有与fetches参数相同的形状，其中叶子被TensorFlow返回的相应值替换。...未定义在调用中计算获取操作的顺序。
第二种方式是使用「标识链接」（identity links）来声明一个本地的实体与另一个外部源中的实体具有相同的身份。...这一概念的一个实例可以在 OWL 标准中找到，其定义了属性 owl:sameAs 来关联共指实体。...在上面的例子中，表示上下文的方式不具有一般性，实际上研究者们已经提出了许多规范来以更标准的方式将上下文表示为数据。...3.3.4 注解 到目前为止我们已经介绍了几种在图中表示上下文的方法，但还没有涉及如何关于上下文的自动推理技术。...有时候我们可能需要从给定的上下文中提取出相关信息，直接遍历查询所有对应的上下文显然不是一种好方法。
UniSpeechSat 模型在顶部具有一个序列分类头（在池化输出上的线性层），用于类似 SUPERB 关键词检测的任务。...在transformers中共享的 UnivNet 模型是生成器，它将一个条件化的对数梅尔频谱图和可选的噪声序列映射到语音波形（例如声码器）。推理只需要生成器。用于训练生成器的鉴别器没有实现。...wav2vec 2.0 在潜在空间中屏蔽语音输入，并解决了一个在联合学习的潜在表示的量化上定义的对比任务。...什么是输入 ID？ attention_mask（形状为({0})的np.ndarray或tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...什么是输入 ID？ attention_mask（形状为({0})的np.ndarray或tf.Tensor，可选）—用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。
下面介绍2个代表模型： 2.2.1 Wav2vec 2.0模型 Wav2vec 2.0是 Meta在2020年发表的无监督语音预训练模型。...它的核心思想是通过向量量化（Vector Quantization，VQ）构造自建监督训练目标，对输入做大量掩码后利用对比学习损失函数进行训练。...同时，帧特征序列做掩码操作后进入 Transformer [5] 模型得到上下文表示 C。最后通过对比学习损失函数，拉近掩码位置的上下文表示与对应的离散特征 q 的距离，即正样本对。...2.3 pipeline参数 2.3.1 pipeline对象实例化参数 模型（PreTrainedModel或TFPreTrainedModel）— 管道将使用其进行预测的模型。...、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的进行音频分类推理，应用于音频情感识别、音乐曲风判断等业务场景。
当输入太短无法与目标对齐时，主要会出现无限损失。只有在训练 Wav2Vec2BertForCTC 实例时才相关。...对于所有处理器具有config.return_attention_mask == False的模型，比如wav2vec2-conformer-rel-pos-large，在进行批量推理时，应不传递attention_mask...对于所有处理器具有 config.return_attention_mask == False 的模型，比如 wav2vec2-conformer-rel-pos-large，在进行批量推理时，应该 不...对于所有处理器具有config.return_attention_mask == False的模型，比如wav2vec2-conformer-rel-pos-large，在进行批量推理时，应不传递attention_mask...WavLM 模型在顶部具有一个序列分类头（一个线性层在池化输出上方）用于类似 SUPERB 关键词检测的任务。
当创建可能缺少值的结构或处理来自外部源的数据（其中某些字段可能不存在）时，这非常有用。 08、在定义对象形状时，您能区分interface和type吗？...另一方面， === 是一个严格的相等运算符，它检查值和类型，使其在类型敏感的上下文中更安全、更可预测。 15、如何在 TypeScript 中声明只读数组，以及为什么要使用它？...答：TypeScript 的类型推断是指编译器在没有显式类型注释的情况下自动推断和分配类型的能力。虽然鼓励显式类型，但编译器会尽可能使用上下文（如变量初始化、返回语句等）来推断类型。...上下文输入等功能有助于函数表达式等场景。 27、什么是类型防护，如何创建自定义类型防护？ 答案：类型保护是执行运行时检查并缩小条件块内类型范围的表达式。...typeof 运算符在类型上下文中使用时，获取变量、常量或对象文字的类型，这对于基于现有对象的形状创建类型非常有用，而无需手动重复其结构。
实验结果表明，在FewRel 1.0和FewRel 2.0数据集上，与完全监督（具有100%训练数据）的最先进方法相比，本文的CoT-ER方法（具有0%训练数据）实现了具有竞争力的性能。...FSRE的另一条研究路线仅依赖于输入文本和提供的关系描述信息，而不包含外部知识。以前的大多数方法通常采用复杂的神经网络设计或引入外部知识，这在现实场景中可能是劳动密集型的。...由于LLM的输入tokens有限，在给定N路K-Shot任务的情况下，单个提示可能无法容纳所有支持实例。在本文中，遵循基于相似性的方法来选择few-shot示例。...FewRel2.0通过引入医学领域的额外验证和测试集扩展了FewRel 1.0，其中包括分别具有1000个实例的10个关系标签和具有1500个实例的15个关系标签。...此外，当涉及到在最终答案中生成推理过程时，具有推理的Auto-CoT优于在FewRel 1.0上直接生成关系标签的版本。然而，在FewRel 2.0上得出了相反的结论。
类代码 25：无效的事务状态 SQLSTATE 值 含义25000 插入、更新或删除操作在指定它的上下文中无效。25001 该语句只允许作为工作单元的第一条语句。...42724 不能访问用于用户定义的函数或过程的外部程序。42725 直接引用了例程（不是通过特征符或者通过特定实例名进行引用），但是该例程有多个特定实例。42726 检测到指定的派生表的名称重复。...42724 不能访问用于用户定义的函数或过程的外部程序。 42725 直接引用了例程（不是通过特征符或者通过特定实例名进行引用），但是该例程有多个特定实例。...42881 使用基于行的函数无效。 42882 特定实例名限定符与函数名限定符不相同。 42883 找不到具有匹配特征符的例程。 42884 找不到具有指定名称和兼容参数的任何例程。...42887 在该函数出现的上下文中该函数无效。 42888 表没有主键。 42889 该表已有主键。 42890 在引用子句中指定了列表，但是标识的父表没有指定列名的唯一约束。
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