Название рисунка: M=2 Совместное обучение: структура обучения для прогнозирования временных рядов Общая структура: Диаграмма организована слева направо и содержит четыре основных этапа: Вход → Параллельное прогнозирование двойной моделью → Выборка с малым значением потерь → Перекрестное обновление. Средняя часть состоит из двух симметричных модельных ветвей с идентичной структурой, но независимыми параметрами. 1. Модуль ввода (крайний слева): Нарисуйте блок ввода, помеченный как: Окно ввода временного ряда Описание внутри блока: Построение выборок с использованием скользящего окна. Длина ввода 𝐿 , длина прогнозирования 𝐻 Комментарий под блоком: Сохраняйте входную последовательность чистой. Шум супервизии вводится только в целевой прогноз. Нарисуйте две стрелки от этого блока ввода, указывающие на верхнюю и нижнюю модельные ветви, соответственно. 2. Параллельная структура двойной модели (середина): Нарисуйте два модельных блока, расположенных вертикально, идентичных по размеру: Верхняя модель: Модель 𝑓 𝜃 1 Нижняя модель: Модель 𝑓 𝜃 2 Комментарий внутри модельных блоков: Одинаковая архитектура Параметры независимы друг от друга Каждый модельный блок получает окно временного ряда из модуля ввода. 3. Параллельное прогнозирование и вычисление потерь: Нарисуйте стрелки от каждого модельного блока вправо, соединяющие с соответствующим блоком вывода прогноза: Верхний блок прогноза: Вывод прогноза 𝑌 ^ ( 1 ) Нижний блок прогноза: Вывод прогноза 𝑌 ^ ( 2 ) Под каждым блоком вывода прогноза нарисуйте модуль вычисления потерь: Название модуля: Вычисление потерь на уровне окна Описание внутри модуля: Агрегируйте ошибки по всем временным шагам внутри окна прогнозирования. Используйте базовую функцию потерь (например, MSE или Huber). Получите значение потерь на уровне окна для каждой выборки. 4. Выборка с малым значением потерь: Нарисуйте стрелки от каждого модуля "Вычисление потерь на уровне окна" вправо, соединяющие с модулем выборки: Верхний блок выборки: Выборка с малым значением потерь (Топ r%) Нижний блок выборки: Выборка с малым значением потерь (Топ r%) Описание внутри модуля: Сортируйте выборки в соответствии с потерями на уровне окна. Выберите топ r% выборок с меньшими потерями. Считайте их информацию супервизии относительно надежной. 5. Механизм перекрестного обмена выборками (ключевая часть): Нарисуйте перекрестные стрелки между двумя модулями "Выборка с малым значением потерь": От верхнего модуля выборки, указывающего на нижнюю модель. От нижнего модуля выборки, указывающего на верхнюю модель. Метка рядом с перекрестными стрелками: Перекрестное обновление Текстовое описание: Каждая модель не использует свои собственные выбранные выборки для обновления. Вместо этого она использует выборки, выбранные другой моделью, для обновления своих параметров. Избегайте самоподкрепления модели на зашумленных выборках. 6. Обновление параметров: Соедините перекрестные стрелки обратно с соответствующими модельными блоками: Модель 𝑓 𝜃 1 : Использует выборки из модели 𝑓 𝜃 2 для обновления параметров.
Техническая схема архитектуры системы: Автоматическая посадк...
![Вы - профессиональный научный иллюстратор для ведущих академических конференций (CVPR/ICRA). Пожалуйста, создайте четкую, высококачественную "Диаграмму конвейера обработки данных" для иллюстрации "процесса записи эпизодической памяти" системы воплощенного интеллекта.
Макет и поток: Используйте линейную горизонтальную компоновку слева направо, состоящую из пяти ключевых этапов, соединенных стрелками.
1. Этап 1: Получение необработанных данных
Иконка: Иконка окна терминала или файла журнала со строками кода или текста.
Название: Необработанные журналы Habitat-Lab.
Описание: Представляет необработанные данные взаимодействия, полученные из симулятора.
2. Этап 2: Очистка данных
Иконка: Иконка воронки или шестеренки.
Название: Очистка и разбор данных.
Детали: Указывает на удаление недействительных данных и форматирование.
3. Этап 3: Структурированная инкапсуляция
Иконка: Аккуратный лист бумаги со слабо видимыми словами "(Obs, Action, Outcome)".
Название: Структурирование запроса.
Детали: Представляет инкапсуляцию очищенных данных в триплеты опыта.
4. Этап 4: Векторное кодирование
Иконка: Схематическая диаграмма преобразования текста в числовую матрицу (например, документ, проходящий через узел нейронной сети и становящийся сеткой чисел [0.1, 0.8...]).
Название: Кодирование вложения.
Детали: Представляет преобразование естественного языка в многомерные векторы.
5. Этап 5: Хранение в базе данных
Иконка: Цилиндрическая иконка базы данных с векторным сетчатым узором.
Название: Векторное хранилище ChromaDB.
Детали: Конечная точка процесса.
Визуальный стиль:
Стиль: Современный академический плоский 2D векторный стиль.
Цветовая схема: Соблюдайте последовательность, используя "Академический синий" в качестве основного цвета и "Технический серый" в качестве вторичного цвета. Цвета стрелок должны быть темными и четкими.
Шрифт: Используйте четкий шрифт без засечек (в стиле Arial/Helvetica), черный или темно-серый.
Фон: Чисто белый фон.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fdd103003-88b7-4b05-ba5c-3de35b8b102d%2F236b67f0-c53d-417c-af61-1da5617bb090.png&w=3840&q=75)
![Вы - профессиональный научный иллюстратор для ведущих академических конференций (CVPR/ICRA). Пожалуйста, создайте четкую, высококачественную "Схему конвейера обработки данных", иллюстрирующую "процесс записи эпизодической памяти" системы воплощенного интеллекта.
Макет и поток: Используйте линейную горизонтальную компоновку слева направо, включающую пять ключевых этапов, соединенных стрелками.
1. Первый этап: Получение необработанных данных
Иконка: Иконка окна терминала или файла журнала со строками кода или текста.
Надпись: Необработанные логи Habitat-Lab.
Описание: Представляет необработанные данные взаимодействия, полученные из симулятора.
2. Второй этап: Очистка данных
Иконка: Иконка воронки или шестеренки.
Надпись: Очистка и разбор данных.
Детали: Указывает на удаление недействительных данных и форматирование.
3. Третий этап: Структурированная инкапсуляция
Иконка: Аккуратный документ со слабо видимыми словами "(Obs, Action, Outcome)".
Надпись: Структурирование запроса.
Детали: Представляет инкапсуляцию очищенных данных в триплеты опыта.
4. Четвертый этап: Векторное кодирование
Иконка: Диаграмма, иллюстрирующая преобразование текста в числовую матрицу (например, документ, проходящий через узел нейронной сети и становящийся сеткой чисел [0.1, 0.8...]).
Надпись: Встраиваемое кодирование.
Детали: Представляет преобразование естественного языка в многомерные векторы.
5. Пятый этап: Хранение
Иконка: Цилиндрическая иконка базы данных с векторным сетчатым узором.
Надпись: Векторное хранилище ChromaDB.
Детали: Конец процесса.
Визуальный стиль:
Стиль: Современный академический плоский 2D векторный стиль (Flat Vector Art).
Цветовая схема: Поддерживайте согласованность, используя "Академический синий" в качестве основного цвета и "Технический серый" в качестве вторичного цвета. Цвета стрелок должны быть темными и четкими.
Шрифт: Используйте четкий шрифт без засечек (в стиле Arial/Helvetica), черный или темно-серый.
Фон: Чисто белый фон.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fe459777b-47d2-496c-bed1-8bc917030392%2Fe3e97e66-ed0d-41cd-9ce2-25a3615dcd86.png&w=3840&q=75)