probabilistic sampling | BriefGPT

关键词probabilistic sampling

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LLM 会掷骰子吗？探索大型语言模型行为模拟中的概率分布采样
大规模语言模型（LLMs）在模拟人类行为决策中的概率分布和生成行为序列方面表现不佳，因此在直接应用 LLMs 作为模拟人类行为的代理之前需要谨慎考虑。
PDF3 months ago
DeepSample：基于 DNN 的操作准确性评估测试
通过概率抽样，研究了五种新的基于抽样的测试技术以及其他三种先进技术，以实现对深度神经网络在运行中准确度的忠实和高置信度估计，从而降低成本。
PDF3 months ago
对话生成的双层计划抽样
本文提出了一种双层预训练采样模型，结合句子级信息和单词级质量，并利用平滑函数将两者的综合结果映射到适当的范围，基于映射值进行概率采样。在 DailyDialog 和 PersonaChat 数据集上的实验证明了我们提出的方法的有效性，明显缓
PDF10 months ago
SceneRF: 用 Radiance Fields 进行自监督单目 3D 场景重建
本论文提出了 SceneRF 方法，采用自监督单目场景重建方法，只用图像序列进行训练，优化辐射场，生成新的深度视图，并成功应用于室内 BundleFusion 和室外 SemanticKITTI 的场景重建中，超越了最近的基线
PDF2 years ago
DisPositioNet：在语义图像操作中区分姿势和身份
本文提出了一种名为 DisPositioNet 的模型，它学习了场景图中每个对象的解缠表示，可用于图像操作，能够通过概率采样生成更多样化的图像。实验结果表明，对模型的潜在流形中的特征表示进行解缠优于以往的研究。
PDF2 years ago
ECCV基于草图的三维重建：视角相关深度采样的 SketchSampler
本文提出了一种基于概率采样和密度图的方法，利用草图图像重新构建 3D 形状，实验结果表明该方法比其他基准方法要好。
PDF2 years ago
CVPR多视角几何与单视角深度概率融合的多视角深度估计
提出一种融合单视角深度概率和多视角几何的新型框架 MaGNet，以提高多视角深度估计的准确性、鲁棒性和效率，并在 ScanNet、7-Scenes 和 KITTI 数据集上实现了最先进的性能。通过深度一致性加权和概率采样来解决纹理不清晰、反
PDF3 years ago
AAAILess Is Better: 通过影响函数进行无权数据子采样
本研究提出了一种新的非加权数据子采样（UIDS）方法，并证明通过我们的方法获取的子集模型可以优于完整集模型。同时，我们开发了一种概率取样方案，以控制接近经验分布的所有分布的最坏情况风险，实验结果证明了我们方法在文本分类，图像分类，点击率预测
PDF5 years ago
深度卷积神经网络的量子算法
该研究论文提出了一种基于量子计算的卷积神经网络（QCNN）算法，能够应用和训练深度 CNN，并通过引入非线性和池化操作打破传统的限制，以更高效地进行图像识别，同时也介绍了新的量子测量及概率采样算法。
PDF5 years ago