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Ali Siahkoohi
Ali Siahkoohi
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新贝叶斯推断方法解决约束逆问题
研究人员开发了一种新颖的贝叶斯推断方法，用于解决受偏微分方程约束的逆问题。该方法在最近的一篇论文中有所介绍，它使用增强拉格朗日公式在双空间中对后验分布进行采样。该方法将交替方向乘子法 (ADMM) 与 Stein 变分梯度下降法 (SVGD) 相结合，以逐步强制执行物理约束，例如全波形反演 (FWI) 中的波动方程。该技术已在包括 Marmousi II 数据集在内的基准问题上得到验证，证明了其生成物理上一致的不确定性估计的能力。
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XConv 通过压缩激活来减少卷积神经网络的内存使用
研究人员开发了 XConv，一种新颖的卷积神经网络训练方法，可显著降低内存需求。通过压缩中间激活和近似梯度，XConv 几乎可以无缝替换标准的卷积层，而不会施加架构限制或增加大量计算开销。该方法在各种任务中实现了与精确梯度方法相当的准确性，同时将激活内存减少了一半以上，这对于高分辨率和设备端训练场景尤其有益。