为一大类离散推理问题找到精确解,即使这些问题具有无限支撑和连续...

为了衡量近似的质量,我们报告了精确解和近似后验分布之间的总变化距离(TVD),以及后验均值??、标准差σ、偏度(第三标准化矩)S和峰度K的近似误差。为了确保我们的误差度量在分布的平移和缩放下具有不变性,我们计算均值的误差为|??????σ??|,其中??是真实后验均值,????是其近似值,σ是真实后验标准差...

教你用示波器精确定位CAN/CANFD各种错误帧

反直觉知识点③:一个CAN网络里,120Ω终端电阻1~4颗都能工作,少了的话离终端电阻远的节点抗扰度会差,多了的话显性差分电压可能无法触发阈值。反直觉知识点④:除了线路的最远端,任何稍长的CAN分支都可以加1K~4.7K的支线电阻,跑点电流来改善抗扰度。只要分支别太长,大致1Mbps以内的任何总线其终端电阻都...

一种彻底新理论,关于大脑如何表示和计算概率

与局部主义中单个神经元的状态表示输入/特征X不同,也与完全分布式编码中(例如,在多层感知器模型的隐藏层中)由组成编码域的所有神经元上的实数值向量表示X不同,在SDR中,X由神经元子集表示,特别是整个编码域的一个小子集,我们称之为X的代码。参与代码的所有神经元都完全活跃(在二元意义上),而编码域中其余神经元...

全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队

1)传统强化学习与self-play的区别:传统强化学习与今天的self-play强化学习相比,最大的区别是强化学习算法模型(如AlphaZero)是一个千万参数的神经网络,和今天的语言模型相差3-4个数量级。2)Self-play强化学习与RLHF的区别:RLHF的目的不是获取机器智能,而是人机对齐,使得AI能够更像人,但不能超越人...

Transformer要变Kansformer?用了几十年的MLP迎来挑战者KAN

为了准确学习一个函数,模型不仅应该学习组合结构(外部自由度),还应该很好地近似单变量函数(内部自由度)。KAN就是这样的模型,因为它们在外部类似于MLP,在内部类似于样条。结果,KAN不仅可以学习特征(得益于它们与MLP的外部相似性),还可以将这些学习到的特征优化到很高的精度(得益于它们与样条的内部相似性)。

翡翠的卡尺数据是厘米吗,确认翡翠卡尺数据单位:是厘米吗?

1.翡翠卡尺:翡翠卡尺主要用于测量翡翠和其他宝石的尺寸和重量(www.e993.com)2024年11月19日。由于翡翠的特殊性质,需要采用专门的工具来实施测量,以保证准确性和精确度。翡翠卡尺一般有刻度标志,可以直接读取翡翠的尺寸和重量。2.普通尺子:普通尺子可以用于测量各类物品的长度和宽度,广泛应用于生活和工作中。普通尺子一般有厘米和英寸两种刻度,可以依据...

李国杰院士谈大数据与计算模型:提倡百家争鸣,过早地锁定技术路线...

图灵机模型和神经网络模型各有优缺点,适合于不同的计算问题。若对一个领域已经有较透彻的理解,要求完全正确或非常精确的解,选择图灵机模型一般更合适。若对一个领域了解不深入,问题很复杂,只求近似解,选择神经网络模型可能更合适。需要注意,理论上有些NP问题求近似解仍然是NP困难问题。LLM求解NP问题是针对某些问题实...

洞天寻隐·学林纪丨礼浸山野:宋代山水画中的礼仪图像研究

最明显的区别在于有无台阶。《雪山行旅图》中的坛状物有斜坡台阶,而且每层的四边均有,位于中间位置。《千里江山图》的坛状物则没有画出台阶。台阶用于人们逐级登坛,暗示出坛状物尺寸较大,而且建造得更正式。与旁边的两只仙鹤以及不远处院落的院门比较起来,可以大致猜想《千里江山图》中三层坛状物的大小,底层的...

AI训AI惨遭投毒9次大崩溃,牛津剑桥等惊天发现登Nature封面!

其中,W_2表示第n代的真实分布和其近似之间的Wasserstein-2距离。换句话说,这意味着不仅第n代的近似值会任意远地偏离原始分布,而且随着代数的增加,它也会以概率1收敛到零方差,从而发生崩溃。这个定理展示了后期模型崩溃的效果,即过程开始收敛到零方差。这个过程,与离散情况非常相似。

可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案

图5:神经网络在任意的遮挡样本上的输出可以用不同交互概念的效用之和来拟合,即我们可以构造出一个基于交互的logicalmodel,无论我们如何遮挡输入样本,哪怕穷举个输入单元上种完全不同的遮挡方式,这个logicalmodel依然可精确拟合模型在此输入样本在任意遮挡状态下的输出值。