Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Transformation of Plane Strain01:12

Transformation of Plane Strain

470
When analyzing elongated structures like bars subjected to uniformly distributed loads, it is essential to understand the transformation of plane strain when coordinate axes are rotated. This transformation helps to assess how material deformation characteristics vary with orientation, which is crucial in materials science and structural engineering.
Under plane strain conditions, typical for members where one dimension significantly exceeds the others, deformations and resultant strains are...
470
State Space Representation01:27

State Space Representation

496
The frequency-domain technique, commonly used in analyzing and designing feedback control systems, is effective for linear, time-invariant systems. However, it falls short when dealing with nonlinear, time-varying, and multiple-input multiple-output systems. The time-domain or state-space approach addresses these limitations by utilizing state variables to construct simultaneous, first-order differential equations, known as state equations, for an nth-order system.
Consider an RLC circuit, a...
496
Transformation of Plane Stress01:18

Transformation of Plane Stress

663
Studying stress transformation is essential in understanding how stress components within a material, like a cube under plane stress, change with rotation. This change is analyzed by considering a prismatic element within the cube. As the element rotates, the stress components acting on it—both normal and shearing stresses—change in magnitude and orientation. This change is quantified using trigonometric functions of the rotation angle, relating the forces acting on the rotated element's...
663
Transformers01:26

Transformers

1.7K
A device that transforms voltages from one value to another using induction is called a transformer. A transformer consists of two separate coils, or windings, wrapped around the same soft iron core. However, they are electrically insulated from each other.
The iron core has a substantial relative permeability. Therefore, the magnetic field lines generated due to the current in one winding are almost entirely confined within the core, such that the same magnetic flux permeates each turn of both...
1.7K
¹H NMR: Interpreting Distorted and Overlapping Signals01:02

¹H NMR: Interpreting Distorted and Overlapping Signals

1.4K
Spin systems where the difference in chemical shifts of the coupled nuclei is greater than ten times J are called first-order spin systems. These nuclei are weakly coupled, and their chemical shifts and coupling constant can generally be estimated from the well-separated signals in the spectrum.
As Δν decreases and the signals move closer, the doublets appear increasingly distorted. The intensities of the inner lines increase at the cost of those of the outer lines as the signals are...
1.4K
Source Transformation01:15

Source Transformation

11.0K
Source transformation is a fundamental technique employed in circuit analysis, offering a valuable tool for simplifying complex electrical circuits. This technique involves the replacement of either a voltage source in series with a resistor by a current source in parallel with a resistor, or vice versa. The key concept here is that when the original sources are deactivated (turned off), the equivalent resistance at the circuit's end terminals remains the same.
It is essential to note that when...
11.0K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Verifiably stable nonlinear control with reinforcement-learned diffractive optical networks.

Optics express·2026
Same author

A Spatiotemporal Perspective on Dynamical Computation in Neural Information Processing Systems.

ArXiv·2026
Same author

CellSAM: a foundation model for cell segmentation.

Nature methods·2025
Same author

Learned free-energy functionals from pair-correlation matching for dynamical density functional theory.

Physical review. E·2025
Same author

Evaluation of machine learning-assisted directed evolution across diverse combinatorial landscapes.

Cell systems·2025
Same author

A Closer Look at Benchmarking Self-supervised Pre-training with Image Classification.

International journal of computer vision·2025
Same journal

Raising the Bar in Graph OOD Generalization: Invariant Learning beyond Explicit Environment Modeling.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
Same journal

LoRASculpt: Harmonious Low-Rank Adaptation for Multimodal Large Language Models.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
Same journal

Linearly Solving Robust Rotation Estimation.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
Same journal

Adapting Dense Vision-Language Relationships for Multi-label Classification with Partial Label.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
Same journal

Forensics Adapter: Unleashing CLIP for Generalizable Face Forgery Detection.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
Same journal

MoE-Enhanced Explainable Deep Manifold Transformation for Complex Data Embedding and Visualization.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Jan 8, 2026

Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique
04:48

Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique

Published on: July 5, 2024

721

疎な変換分析からの教師なし表現学習

Yue Song, T Anderson Keller, Yisong Yue

    IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
    |December 22, 2025
    PubMed
    まとめ
    この要約は機械生成です。

    本研究は、確率フローモデルを用いて変換を疎な成分に分解することにより、系列データから分離された表現を学習するための新しい方法を導入する。このアプローチは、教師なし学習と近似共変性において最先端の結果を達成する。

    キーワード:
    確率フローモデル表現学習教師なし学習系列データ共変性

    関連する実験動画

    Last Updated: Jan 8, 2026

    Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique
    04:48

    Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique

    Published on: July 5, 2024

    721

    科学分野:

    • 機械学習
    • 人工知能
    • 表現学習

    背景:

    • 表現学習の文献では、コーディング効率、統計的独立性、因果関係、制御可能性、対称性などの原則を探求しています。
    • 既存の方法は、データ表現を学習するための特定の原則に焦点を当てることがよくあります。

    研究 の 目的:

    • 系列データから表現を学習するための新しい方法を提案すること。
    • 確率フローモデルを用いて潜在変数の変換を疎な成分に分解すること。
    • 分離され、近似的に共変な表現を達成すること。

    主な方法:

    • 入力データを潜在活性の分布としてエンコードします。
    • 回転フロー場とポテンシャルフロー場に分解された確率フローモデルを用いて潜在活性を変換します。
    • 少数のアクティブなフィールドを奨励し、フロー速度を推測するためにスパース性事前を適用します。
    • 変分目的関数を用いてモデルを教師なしでトレーニングします。

    主要な成果:

    • モデルは、独立した因子と変換プリミティブを組み合わせた分離された表現を学習します。
    • 学習されたフロー場は、独立した変換プリミティブを表します。
    • このアプローチは、最先端のデータ尤度を達成します。
    • 系列変換データセットにおける最先端の教師なし近似共変性エラーを実証します。

    結論:

    • 提案された方法論は、系列データから分離され、近似的に共変な表現を効果的に学習します。
    • 変換を疎な確率フロー成分に分解することは、表現学習のための有望な方向性です。
    • 教師なしアプローチは、基盤となるデータ対称性と変換を発見するための新しい方法を提供します。