• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Юаньчао Сюй: Генеративное моделирование с помощью спектрального анализа Купмана скачать в хорошем качестве

Юаньчао Сюй: Генеративное моделирование с помощью спектрального анализа Купмана 1 месяц назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Юаньчао Сюй: Генеративное моделирование с помощью спектрального анализа Купмана
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Юаньчао Сюй: Генеративное моделирование с помощью спектрального анализа Купмана в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Юаньчао Сюй: Генеративное моделирование с помощью спектрального анализа Купмана или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Юаньчао Сюй: Генеративное моделирование с помощью спектрального анализа Купмана в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Юаньчао Сюй: Генеративное моделирование с помощью спектрального анализа Купмана

Дата и время: четверг, 8 января 2026 г. Докладчик: Юаньчао Сюй Название: Генеративное моделирование с помощью спектрального анализа Купмана: операторно-теоретический подход Мы предлагаем спектральный градиентный спуск Вассерштейна с использованием метода Купмана (KSWGD), основанный на частицах подход к генеративному моделированию, который сочетает операторно-теоретический спектральный анализ с оптимальным переносом. Новым является то, что спектральная структура, необходимая для ускоренного градиентного спуска Вассерштейна, может быть непосредственно оценена из данных траектории с помощью аппроксимации оператора Купмана, что позволяет исключить необходимость явного знания целевого потенциала или обучения нейронной сети. Мы проводим строгий анализ сходимости и устанавливаем связь с теорией Фейнмана-Каца, что проясняет вероятностную основу метода. Эксперименты в различных условиях, включая выборку компактных многообразий, метастабильные многоячеечные системы, генерацию изображений и многомерные стохастические дифференциальные уравнения в частных производных, демонстрируют, что KSWGD стабильно обеспечивает более быструю сходимость, чем другие существующие методы, при сохранении высокого качества выборки.

Comments
  • Doris Voina: Dynamic SINDy: latent variable discovery in noisy and nonlinear systems 10 месяцев назад
    Doris Voina: Dynamic SINDy: latent variable discovery in noisy and nonlinear systems
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Мохаммад Табиш: Обучение операторов на основе данных: оптимизация словаря и рандомизированные ней... 2 месяца назад
    Мохаммад Табиш: Обучение операторов на основе данных: оптимизация словаря и рандомизированные ней...
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Andrew Wilson:  Epiplexity: A Measure of Structural Information Content for OOD Generalization 8 часов назад
    Andrew Wilson: Epiplexity: A Measure of Structural Information Content for OOD Generalization
    Опубликовано: 8 часов назад
  • Катерина Морозовска: Открытие частично известных обыкновенных дифференциальных уравнений для хими... 2 месяца назад
    Катерина Морозовска: Открытие частично известных обыкновенных дифференциальных уравнений для хими...
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • DeepRecSys, лекция 3: Двухбашенные нейросети 4 дня назад
    DeepRecSys, лекция 3: Двухбашенные нейросети
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Hachem Kadri, Implicit regularization in deep tensor factorization: a dynamical analysis 10 месяцев назад
    Hachem Kadri, Implicit regularization in deep tensor factorization: a dynamical analysis
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде 2 недели назад
    Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде
    Опубликовано: 2 недели назад
  • КАК РАБОТАЮТ ФИЛОСОФСКИЕ МЕТОДЫ. ВВЕДЕНИЕ 6 дней назад
    КАК РАБОТАЮТ ФИЛОСОФСКИЕ МЕТОДЫ. ВВЕДЕНИЕ
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Почему вопрос “что за пределами Вселенной” пугает самих физиков? 4 часа назад
    Почему вопрос “что за пределами Вселенной” пугает самих физиков?
    Опубликовано: 4 часа назад
  • Франческо Мартинуцци: Изучение одиночных и множественных хаотических систем с помощью минимальных... 2 месяца назад
    Франческо Мартинуцци: Изучение одиночных и множественных хаотических систем с помощью минимальных...
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Способ увидеть невидимое: как создают суперлинзы из оптических метаматериалов 7 дней назад
    Способ увидеть невидимое: как создают суперлинзы из оптических метаматериалов
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Странный предел, после которого свет начинает вышибать частицы из космической пустоты 7 дней назад
    Странный предел, после которого свет начинает вышибать частицы из космической пустоты
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Межзвёздный полёт через кротовую нору 18 часов назад
    Межзвёздный полёт через кротовую нору
    Опубликовано: 18 часов назад
  • ВСЕ ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ ПРО DEVOPS 13 часов назад
    ВСЕ ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ ПРО DEVOPS
    Опубликовано: 13 часов назад
  • Martina Rama: Physics-Informed Neural Networks for Probabilistic Epidemic Forecasting 8 месяцев назад
    Martina Rama: Physics-Informed Neural Networks for Probabilistic Epidemic Forecasting
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Введение в MCP | Протокол MCP - 01 7 дней назад
    Введение в MCP | Протокол MCP - 01
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Главное ИИ-интервью 2026 года в Давосе: Anthropic и DeepMind на одной сцене 6 дней назад
    Главное ИИ-интервью 2026 года в Давосе: Anthropic и DeepMind на одной сцене
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Генеративный ИИ в разработке ПО: Введение 9 дней назад
    Генеративный ИИ в разработке ПО: Введение
    Опубликовано: 9 дней назад
  • Yasamin Jalalian: Kernel Methods for Learning Hamitonian Systems from Data 8 месяцев назад
    Yasamin Jalalian: Kernel Methods for Learning Hamitonian Systems from Data
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Самое жуткое решение парадокса Ферми 1 день назад
    Самое жуткое решение парадокса Ферми
    Опубликовано: 1 день назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5