arXiv:2511.11688v1 Тип объявления: новый Аннотация: Диффузионные вероятностные модели установили новый стандарт для генеративной точности, но их затрудняет медленный итеративный процесс сэмплирования. Мощной стратегией ускорения этого процесса, не требующей обучения, является Оптимизация Расписания,...
Лента материалов из области искусственного интеллекта (AI)
Материалов: 78531
arXiv:2511.12494v1 Тип: новый Аннотация: Обучение по распределению меток (LDL) — это новая парадигма, которая описывает образцы с помощью распределения меток для каждого образца. Однако сбор наборов данных для LDL является дорогостоящим и трудоёмким, что привело к появлению обучения по неполному рас...
arXiv:2511.11692v1 Тип: новая работа Аннотация: Методы создания 3D-объектов на основе текста и оптимизации дистиллируют руководство из 2D-генеративных моделей с помощью сэмплирования по оценке дистилляции (SDS), но неявно рассматривают это руководство как статическое. Данная работа показывает, что и...
arXiv:2511.11651v1 Тип объявления: новый Аннотация: Как критически важное психическое расстройство, депрессия оказывает серьезное воздействие как на физическое, так и на психическое благополучие человека. Последние достижения в области анализа депрессии на основе ЭЭГ показали перспективность в повыш...
arXiv:2511.11677v1 Тип: новая работа Аннотация: Обучение оптимизации (L2O) параметрических приближений решений задачи оптимального потораспределения для моделей переменного тока (AC-OPF) открывает потенциал для быстрого и повторно используемого принятия решений в режиме реального времени при управле...
arXiv:2511.11727v1 Тип: новая работа Аннотация: Во многих недавних работах для оптимизации входных данных диффузионных моделей используется согласование по шуму. В данной рабочей статье мы показываем, что такая оптимизация нарушает эквивалентность между согласованием по шуму и точным согласованием о...
arXiv:2511.11707v1 Тип объявления: новый Аннотация: Непрерывное обучение остается сложной задачей из-за катастрофического забывания, когда нейронные сети теряют ранее приобретенные знания при изучении новых задач. Вдохновленные консолидацией памяти в нейробиологии, мы предлагаем FSC-Net (Fast-Slow C...
arXiv:2511.11652v1 Тип объявления: новый Аннотация: Сети городских метеостанций (WSN) широко используются для мониторинга городской погоды и климатических режимов, а также для содействия городскому планированию. Однако содержание сетей WSN является дорогостоящим и трудоемким. В данной статье предста...
arXiv:2511.11666v1 Тип: новый Аннотация: Байесовские нейронные сети (БНС) требуют масштабируемых алгоритмов выборки для аппроксимации апостериорных распределений параметров. Существующие стохастические методы Монте-Карло с марковскими цепями на основе градиента (SGMCMC) крайне чувствительны к выбору...
arXiv:2511.11656v1 Тип: новая работа Аннотация: Хотя в последнее время были разработаны доказуемые методы для вычисления грац прообраза нейронных сетей, их масштабируемость принципиально ограничена #P-полнотой задачи. В данной работе мы используем новый вероятностный подход, стремясь предоставить ре...