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变分自编码器(VAE)作为深度隐空间生成模型的一种,近年来其表现性能取得了极大的成功,尤其是在图像生成方面。变分自编码器模型作为无监督式特征学习的重要工具之一,可以通过学习隐编码空间与数据生成空间的特征映射,进而在输出端重构生成输入数据。梳理了传统变分自编码器模型及其衍生变体模型的发展与研究现状,并就此做了总结和对比,最后分析了变分自编码器模型存在的问题与挑战,并就可能的发展趋势做了展望。 相似文献
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标量乘运算从整体上决定了椭圆曲线密码体制的快速实现效率,在一些椭圆曲线公钥密码体制中需要计算多标量乘。多基数链的标量表示长度更短、非零比特数目更少,较好地适用于椭圆曲线标量乘的快速计算。为了提高椭圆曲线密码的效率,在已有的二进制域和素域的标量乘算法的基础上,结合滑动窗口技术、多基算法,提出新的更高效的多标量乘算法。实验结果表明,新算法与传统Shamir算法和交错NAF算法相比,其所需的运算量更少,能有效地提高椭圆曲线多标量乘算法的效率,使多标量乘的运算更高效。相比于其他算法,新算法的计算效率比已有的多标量乘算法提高了约7.9%~20.6%。 相似文献
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为了提高转炉炼钢的终点命中率,建立了一种新的转炉终点预测模型,实现了对转炉终点碳质量分数和温度的准确预测。模型采用K最近邻孪生支持向量机(KNNWTSVR)算法,将权重矩阵引入到目标函数中,并利用鲸群优化算法进行求解,提高了传统算法的性能;然后基于某炼钢厂260 t转炉的实际生产数据,建立了转炉炼钢终点预测模型。结果表明,预测模型的终点碳质量分数(误差±0.005%)和温度(误差±15 ℃)的终点单命中率分别为94%和88%,双命中率达到84%。与其他两种现有的建模方法相比,本模型取得了最优的预测效果。该方法满足转炉炼钢实际生产的需求,也可适用于钢铁冶金其他领域的数学建模。 相似文献
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