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$Diagrama de flujo de control de una red neuronal difusa de orden fraccionario con salida de zona muerta.$

AI & Sistemas

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Diagrama de flujo de control de una red neuronal difusa de orden fraccionario con salida de zona muerta.

Ilustraciones relacionadas

Un diagrama esquemático, presentado en un estilo limpio y académico, ilustra la distinción entre los procesos de entrenamiento e inferencia de un modelo de difusión aplicado a datos de series temporales.

El lado izquierdo representa la fase de entrenamiento: comenzando con datos reales y limpios, se añade ruido gaussiano iterativamente a través de un proceso de difusión hacia adelante. El modelo se entrena utilizando muestras ruidosas con valores reales. Flechas suaves y consistentes indican una distribución de datos estable.

El lado derecho ilustra la fase de inferencia (muestreo): partiendo de ruido puro, se realiza un proceso de difusión inversa, donde el modelo utiliza iterativamente sus propias predicciones previas como entradas. Se enfatizan visualmente los errores de predicción menores y acumulados, lo que resulta en un cambio en la distribución de entrada en relación con la distribución de entrenamiento.

"Distribución de Entrenamiento" y "Distribución de Inferencia" están claramente etiquetadas, y su desajuste se representa utilizando flechas divergentes o trayectorias desplazadas.

Se emplea un diseño minimalista y plano, con un fondo blanco y colores suaves (azul para el entrenamiento, naranja o rojo para la inferencia).

Un diagrama esquemático, presentado en un estilo limpio y ac...

Por favor, genere un diagrama de la arquitectura del módulo central que cumpla con las especificaciones de ilustración de revistas SCI. Los requisitos son los siguientes:

1. Diseño general y especificaciones:
- Diseño: Flujo serial horizontal (adaptado al ancho de una sola columna de un artículo de 8.5cm / ancho de doble columna de 17cm), con la estructura: "Imagen de entrada degradada" → Módulo central 1 → Módulo central 2 → Módulo central 3 → "Imagen de salida restaurada";
- Esquema de color: Utilice colores profesionales de baja saturación para los fondos de los módulos (Módulo 1: azul claro, Módulo 2: verde claro, Módulo 3: gris claro), profundice los subcomponentes en un 20% dentro de la misma familia de colores y utilice una línea negra delgada de 0.5pt para los bordes.
- Fuente: Utilice Times New Roman para inglés (10pt negrita para los títulos de los módulos, 8pt para los subcomponentes/descripciones) y Songti para chino (mismos niveles de tamaño de fuente); etiquete las variables de características (p. ej., F) en cursiva.
- Resolución: ≥300dpi, formato vectorial (admite el escalado sin desenfoque).

2. Detalles del módulo (incluidos los subcomponentes internos):
- Módulo 1: Título (negrita) "Módulo central 1: Módulo de enrutamiento dinámico consciente de la degradación"
Cajas de subcomponentes incrustadas (azul claro más oscuro):
① Unidad de reconocimiento de tipo de degradación: Descripción de la función "Extraer representaciones de degradación (p. ej., desenfoque/ruido) de la imagen de entrada";
② Mecanismo de decisión adaptativo: Descripción de la función "Clasificar las categorías de degradación a través de umbrales aprendibles";
③ Biblioteca de estrategias de enrutamiento dinámico: Descripción de la función "Hacer coincidir las estrategias de restauración correspondientes para la degradación de múltiples tipos";
Anotación del flujo de datos: Característica de entrada "*F*degraded" → Módulo 1 → Característica de salida "*F*1".

- Módulo 2: Título (negrita) "Módulo central 2: Módulo de inyección de características multimodales"
Cajas de subcomponentes incrustadas (verde claro más oscuro):
① Extractor de prior semántico CLIP/LLM: Descripción de la función "Recuperar prior semánticos textuales de modelos pre-entrenados";
② Unidad de alineación de características intermodales:"

Por favor, genere un diagrama de la arquitectura del módulo ...

Se presenta un diagrama de arquitectura de aprendizaje profundo limpio y profesional de un Autoencoder Variacional (VAE). A la izquierda, una red codificadora, compuesta por capas convolucionales, reduce progresivamente el tamaño de una imagen RGB de 32×32. El codificador genera dos vectores etiquetados como “μ(x)” y “σ(x)”. En el centro, un bloque de espacio latente ilustra el truco de reparametrización: z = μ + σ ⊙ ε, con ε muestreado de una distribución gaussiana estándar. A la derecha, una red decodificadora reconstruye la imagen utilizando una arquitectura robusta que incorpora bloques residuales, módulos de atención y capas de upsampling PixelShuffle, aumentando progresivamente la resolución espacial de nuevo a 32×32×3. Las flechas indican el flujo de datos desde el codificador al espacio latente y al decodificador. El diseño es minimalista y plano, con un fondo blanco, etiquetas claras y un estilo académico, adecuado para una presentación de aprendizaje automático.

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