会员服务
大学 · SimPLe ·
5 月 22 日
A Coherence Construction for the Propositional Universe
翻译：暂无翻译
Xu Huang
Xu Huang
from arxiv, 5 pages

We record a particularly simple construction on top of Lumsdaine's local universes that allows for a Coquand-style universe of propositions with propositional extensionality to be interpreted in a category with subobject classifiers.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

人类接受高层次教育、进行原创性研究的场所。 现在的大学一般包括一个能授予硕士和博士学位的研究生院和数个专业学院，以及能授予学士学位的一个本科生院。大学还包括高等专科学校
【CVPR 2022】一种无需使用负样本的自监督学习方法，Self-Supervised Predictive Learning: A Negative-Free Method for Sound Source Localization in Visual Scenes
【CVPR 2022】一种无需使用负样本的自监督学习方法，Self-Supervised Predictive Learning: A Negative-Free Method for Sound Source Localization in Visual Scenes
专知会员服务
14+阅读 · 2022年3月12日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
53+阅读 · 2020年1月30日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
太阳活动11年周期影响春季NAO与东亚夏季风关系的过程及机理研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Neolaxiflorin B的全合成研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Improving Zero-shot Generalization of Learned Prompts via Unsupervised Knowledge Distillation
Arxiv
0+阅读 · 7月3日
Single Image Rolling Shutter Removal with Diffusion Models
Arxiv
0+阅读 · 7月3日
Large and Small Deviations for Statistical Sequence Matching
Arxiv
0+阅读 · 7月3日
UAV Trajectory Planning with Path Processing
Arxiv
0+阅读 · 7月1日
Lifelong Embedding Learning and Transfer for Growing Knowledge Graphs
Arxiv
15+阅读 · 2022年11月29日
Learning Neural Models for Natural Language Processing in the Face of Distributional Shift
Arxiv
11+阅读 · 2021年9月3日
A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks
A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks
Arxiv
39+阅读 · 2019年1月17日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
Learning to Count Objects in Natural Images for Visual Question Answering
Arxiv
11+阅读 · 2018年2月15日
Image Captioning using Deep Neural Architectures
Arxiv
20+阅读 · 2018年1月17日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
大学
SimPLe
相关VIP内容
【CVPR 2022】一种无需使用负样本的自监督学习方法，Self-Supervised Predictive Learning: A Negative-Free Method for Sound Source Localization in Visual Scenes
【CVPR 2022】一种无需使用负样本的自监督学习方法，Self-Supervised Predictive Learning: A Negative-Free Method for Sound Source Localization in Visual Scenes
专知会员服务
14+阅读 · 2022年3月12日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
53+阅读 · 2020年1月30日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Improving Zero-shot Generalization of Learned Prompts via Unsupervised Knowledge Distillation
Arxiv
0+阅读 · 7月3日
Single Image Rolling Shutter Removal with Diffusion Models
Arxiv
0+阅读 · 7月3日
Large and Small Deviations for Statistical Sequence Matching
Arxiv
0+阅读 · 7月3日
UAV Trajectory Planning with Path Processing
Arxiv
0+阅读 · 7月1日
Lifelong Embedding Learning and Transfer for Growing Knowledge Graphs
Arxiv
15+阅读 · 2022年11月29日
Learning Neural Models for Natural Language Processing in the Face of Distributional Shift
Arxiv
11+阅读 · 2021年9月3日
A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks
A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks
Arxiv
39+阅读 · 2019年1月17日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
Learning to Count Objects in Natural Images for Visual Question Answering
Arxiv
11+阅读 · 2018年2月15日
Image Captioning using Deep Neural Architectures
Arxiv
20+阅读 · 2018年1月17日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
太阳活动11年周期影响春季NAO与东亚夏季风关系的过程及机理研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Neolaxiflorin B的全合成研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top