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KDD
利用多模式先验的 VAE - 回归进行材料微结构设计
我们提出了一种基于变分自编码器 (VAE) 的模型，用于构建前向和逆向的结构 - 性质联系，这是计算材料科学中至关重要的问题。我们的模型通过一个双层先验条件于回归变量来系统地结合 VAE 和回归模型。回归损失与变分自编码器的重构损失一起进行
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4 months ago
用于处理正向与反向问题的可逆傅里叶神经算子
本文提出了一种可逆傅里叶神经算子（iFNO），既能解决正向预测问题，又能解决逆向问题，通过设计一系列可逆傅里叶块在潜在通道空间共享模型参数、高效交换信息并相互正则化学习，结合变分自编码器以捕获输入空间内部结构并进行后验推理，从而克服了不适定
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5 months ago
多路注意力交互建模
介绍了 Interaction Modeling with Multiplex Attention (IMMA) 方法，该方法能够准确地建模多智能体系统中代理之间的多种类型的相互作用，并利用渐进式层训练策略训练这种 d 听建筑，显示该方法在
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2 years ago
物理推理的前向预测
研究使用基于对象或像素表现的模型来改进 PHYRE 基准测试中复杂的物理推理任务的性能，发现前向预测模型可以提高复杂任务的性能，但这种改进取决于测试任务是否是训练任务的变化，更好的像素准确性并不一定导致更好的物理推理性能。
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4 years ago
ICLR
动态感知嵌入
本文提出一种自监督表示学习方法，通过正向预测目标同时学习环境状态和动作序列的嵌入表示，以提高强化学习的采样效率和策略学习性能。研究表明，使用本文提出的动作嵌入表示已经能够在低维状态下有效提高模型无关的强化学习的采样效率和峰值性能。同时，结合
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5 years ago
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