differentiability | BriefGPT

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具有无误差可微交换函数的广义神经排序网络
计算机系统中的排序是一项基础操作，这篇论文研究了排序问题的抽象输入和神经排序网络，通过差分排序网络的不同性实现高维输入到序数变量的映射，并采用多头注意力的置换等变转换网络来捕捉给定输入之间的依赖关系和提升模型准确性。实验结果表明，这些方法在
PDF9 months ago
ISP: 多层服装褶皱设计与隐式缝合图案
本文介绍一种参数化服装表示模型，它可以处理多层服装，并且使用 2D 和 3D 参数化定义服装形状来实现不同 iability，这种组合比纯隐式表面表示更快，重建结果更高质量，并且支持通过修改 2D 面材质实现快速编辑服装形状。
PDFa year ago
EMNLPTeaForN：基于 N-gram 模型的教师强制算法
通过使用一种名为 TeaForN 的方法，我们可以在不改变现有标准老师强制模型框架的情况下，通过使用 N 个解码器在一个辅助时间轴上进行编码，从而降低暴露偏差和差分难度，从而提高序列生成模型的生成质量。
PDF4 years ago
ICLR模型增强的 Actor-Critic 算法：透过路径反向传播
本文介绍了一种新的基于模型的强化学习算法，通过利用学习到的模型和策略经过多个时间步长的路径导数来构建策略优化算法，同时通过学习一个演员评论家，使用终端值函数避免了通过多个时间步长的不稳定性。结果显示，该方法比现有的最先进的基于模型的算法在样
PDF4 years ago
几乎必然终止的概率程序的密度几乎处处可微分
研究高阶统计概率程序的微分特性，包括 SPCF、条件概率和可重复性，证实由原始函数（如解析函数）生成的几乎全是终止的 SPCF 程序的权重函数和值函数几乎全是可微的，并通过随机符号执行来推理可微性，该结果对于梯度下降推断算法的正确性需要满足
PDF4 years ago
结构化预测与注意力的可微分动态规划
本文提出了一种新的方法，在动态规划算法的递归过程中使用强凸正则化器平滑极大算子，以使一类 DP 算法变得可微分，从而解决 DP 算法在神经网络中无法使用反向传播训练的问题，同时实例化了两个平滑算法，并在结构化预测任务和神经机器翻译中测试了其
PDF6 years ago
ICLRLie-Access 神经图灵机
本文介绍了 Lie-access 记忆模型，通过使用基于 Lie 群的控制器在键空间中移动头，实现相对索引，并利用 Lie 群提供的逆运算和恒等算子来保持可微分性，为算法性能提供强劲的支持。
PDF8 years ago