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使用 Batch Normalization 防止变分自编码器中 KL 散度的消失

本论文由腾讯 AI Lab 主导,和佛罗里达大学合作完成。作者利用通过直接计算KL散度在数据集中的期望并使其有一个大于0的下界从而解决这个问题。作者基于此提出了BN-VAE,在编码器的输出使用batch normalization。在没有增加额外的训练参数和训练量的情况下有效缓解了KL消失的问题。 A Batch Normalized Inference Network Keeps the KL Vanishing Away 变分自编码器(VAE)是一种很常用的生成模型,它希望构建一个从隐变量空间到数据空间的映射。因为其可以从分布中采样,每次都有一定的随机性,所以在多样性文本生成中有一席之地。然而在文本生成中,decoder一般为很强的自回归模型比如RNN家族 (LSTM,GRU等)或者最近的Transformer结构。当VAE与他们配合使用时往往会产生KL散度消失的现象,因为decoder的自回归性,往往会忽略掉VAE中的隐变量部分。 之前已经有很多很好的工作来试图解决这个问题,但是都需要增加额外的参数或者训练过程。如何不增加训练负担并且有效地防止KL散度的消失是本文研究的动机。VA...

倒计时!新基建的波澜壮阔,或始于拥抱400GE

2020年伊始,“新基建”便成为广受社会关注的热词,成为未来数字经济增长的新引擎。如今,以“5G+云+AI”为代表的新基建已经吹响号角,必将引领新一轮科技变革和产业升级。 相比于传统基建,“新基建”核心在于对于基础设施的数字化改造和转型,为企业注入数字化转型的动力,为人们社会生活的智能化升级提供基础。智能社会的建设是一项复杂的系统工程,这就要求7大领域如5G、人工智能、工业互联网、数据中心等并不是一个个 “数据孤岛”,需要协同起来,让整个系统更有活力的运转。而网络作为数据传输通道,将人与人、人与物以及物与物联接起来,是新基建的“神经系统”。 海量数据爆发需要400GE 面向未来,特别是在“新基建”加快推进的背景下,网络的带宽升级和智能化改造,正变得迫切起来。随着5G应用和VR/AR的普及,激发了海量的联接和应用;企业的云化升级加速,让85%的企业业务上到云端;大数据和人工智能应用创新正在创造新产业、新业态、新模式,信息技术、智能技术、新能源技术等各类新兴技术广泛渗透到各个领域。这无疑驱动了新一轮数据的剧烈增长。比如,看似简单的一次远程超声检查,就需要2G的数据量;自动驾驶汽车训练数据高...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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