自动贝叶斯的状态、参数、模型优化

贝叶斯模型选择(BMS)是BMA的进一步规范,如图5b所示,它从一组模型中选择m的最大后验(MAP)估计模型,例如[46,Ch.5.3]。BMA返回模型m的后验概率,而BMS只返回最可能的模型。除了(22)中模型先验的规范外,BMS可以解释为对变量m施加形式约束[31]。具体来说,我们将后验分布q(m)约束为Kroneckerdelta函数δ(·),...

数学悖论系列之八(统计学悖论)|定理|贝叶斯|概率论|统计量_网易订阅

参数估计的方法分为点估计和区间估计两种。点估计就是直接以样本统计量的某一个取值作为总体参数的估计值。区间估计的思想则是选择一个被认为很可能包含总体参数的区间,该区间通常以点估计为中心,通过加减边际误差得到区间的上限和下限。点估计统计量是随机变量的函数。因此,样本统计量本身也是一个随机变量。不同的...

深度解析特斯拉Model 3 逆变器的构造

7.灵活性和可编程性:每个功能的参数都可以通过SPI编程,使设备非常灵活,能够适应广泛的应用场景。8.引脚配置:独立的漏极和源极输出提供高灵活性,并减少外部组件的材料清单。STGAP1AS栅驱动器的设计考虑了高可靠性和高效率的需求,适用于要求严格的汽车和工业应用。其集成的保护功能和诊断特性使得系统设计更加...

天大、南大发布LPSNet:无透镜成像下的人体三维姿态与形状估计 |...

2.将MSFDecoder输出的多尺度特征送入人体参数化模型回归器中,通过回归器估计人姿态和形状参数;3.作者还提出了一个双头辅助监督机制(DHAS)可以帮助LPSNet提高人体肢体末端的估计精度。多尺度无透镜特征解码器现有的方法无法直接从无透镜成像数据中提取有效的特征,因此作者设计无透镜特征解码器的目标是从无透镜成...

深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略

动量梯度下降法(MomentumGradientDescent)是梯度下降法的一种变体,通过引入动量来加速收敛,尤其是在面对高曲率、长谷和鞍点的情况下。在常规梯度下降法中,以α为学习率,以g_t为t时刻梯度估计,则参数θ的更新方式为:在动量梯度下降法中引入动量M_t=β_1M_(t-1)+(1-β_1)g_t以更新梯度(M_0=0)...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

研究团队使用了一种名为DeLASE(delayedlinearanalysisforstabilityestimation,延迟线性分析稳定性估计)的方法,来量化复杂系统中群体级动态稳定性的变化(www.e993.com)2024年11月17日。通过使用丙泊酚将动物从清醒状态过渡到麻醉失去意识状态,并应用DeLASE技术分析猕猴皮层局部场电位(LFPs),他们发现,在麻醉状态下,神经动态比清醒状态更不稳定。

2024人工智能指数报告(一):研发

根据人工智能指数报告的估计,最先进人工智能模型的训练成本已达到前所未有的水平。比方说,训练OpenAI的GPT-4使用的算力成本估计为7800万美元,而训练谷歌的GeminiUltra的算力成本为1.91亿美元。4.美国是顶尖人工智能模型的主要来源地,领先于中国、欧盟+英国。

Nature: 一种基于宏基因组序列空间生成无参考的蛋白质家族的计算...

我们研究中最大的scaffolds(5,123,848bp,4,302个基因)只包含一个新序列。一般来说,研究中最大的scaffolds只包含数量有限的新序列,且来自细菌或未分类的宏基因组样本(补充表9)。相反,含有最多新序列的scaffolds长度(和基因数量)不一,且大多来自病毒(补充表10)。

XGBoost中的正则化的9个超参数

对于分类问题,理解这一点有点棘手,但是简单来说分类中min_child_weight的一句话描述是:它为数据点的重要性设置了一个阈值。所以我们只要记住min_child_weight是一个预剪枝参数。增加min_child_weight会减少过拟合。3.采样采样涉及在数据的子集上训练模型,这可以通过引入随机性来减少过拟合。

异质性自回归模型的预测优势

1)AR(1)、AR(3)与HAR(3)模型是基于一个包含1000个观测值的滚动窗口每日重新估计的。(2)对于ARFIMA(5,d,0)模型,系数d是预先估计的。(3)在进行了差分处理之后,Taylor展开的截断极限设为1000,此时估计AR(5)参数的最佳滚动窗口长度大约为250天。(...