从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

这的一种可能实现方式是平等且独立地对待每个目标的福祉,从而形成一个分解的联合偏好分布:P(harm1,...,harmn|d)=∏(i=1ton)P(harmi|d),其中每个个体的伤害偏好分布对于所有个体都是相同的。如果我们进一步指定目标代理是环境中的人类,那么(11)就成为了阿西莫夫机器人学第一定律的一个实例化:...

神经网络理论研究的挑战性课题:统计物理能否给智能科学带来第一性...

与经典的偏置-方差均衡(测试误差随模型复杂度增加的U形曲线)[38]不同,深度学习在过参数化的区域[34,39]中能达到最先进的表现。然而,对于多层感知机模型,如何提供关于过拟合效应与不同参数化机制(例如,欠量参数、过量参数化,甚至超量参数)的分析论证成为一个非平庸的任务[40]。最近的一项对单隐层网络...

使用PPO算法进行RLHF的N步实现细节

"进行前向传递,并产生形状为(B,T,1)的奖励和价值,其中B是BS(批量大小),T是序列长度,而1代表奖励头的输出结构的维度为1(lm_human_preferences/rewards.py#L105-L107,lm_human_preferences/policy.py#L111)。T意味着每个token都有与其和前文关联的奖励。例如,eyestoken将有一个与他在想某事...

经典综述:自由能原理——统一的大脑理论

涨落幅度通常用精度(或者逆方差(inversevariance))来表示,反映了预测误差的可信度。精度在大脑处理信息的层次结构中非常重要,因为它决定了自下而上的预测误差与自上而下的预测在整个信息处理中的相对重要性。那么精度在大脑中是如何编码的呢?在预测编码中,精度调节预测误差的幅度(即方框2中的μ(γ)),即...

高频交易,足矣!_新浪财经_新浪网

除了包含Level1和Level2的数据以外,Level3还会包括比如订单ID;提交订单的市场参与者的标识,是做市商、流动性提供者、散户还是机构投资者;订单被提交的准确时间戳;订单是买单还是卖单,限价单还是市价单等;订单当前的状态,如未执行、部分执行、完全执行或已取消;订单的指定价格和指定数量等等。这些信息几乎可以让整个...

大模型+数据标注=?

标注人员方差:同一句话,不同人的理解不一样任务难度大:有些样本人都难以区分(www.e993.com)2024年11月11日。一些示例告诉你NLP为什么难:coverme!→盖外套,还是掩护?你也想犯范范范玮琪犯过的错吗《绿林俊杰》→林俊杰做错了什么?为什么要绿他碳碳键键能能否否定定律一...

方差与标准差

方差(variance)是将各个变量值与其均值离差平方的平均数。它反映了样本中各个观测值到其均值的平均离散程度;标准差(standarddeviation)是方差的平方根。方差与标准差的计算公式见下表。需要指出的是,从方差看,总体方差的分母为n,而样本方差的分母却为n-1(自由度),这是因为当我们用n-1为自由度的样本方差...

数据变异性的度量-极差、IQR、方差和标准偏差

零方差——所有数据值都相同标准差(StandardDeviation)标准偏差是数据集中的平均变异量。它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大,数据集的可变性越大。为什么使用n-1作为样本标准差?当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。可以从每个总体成员收集数据,因此标准差反映了分布(总体)中的精...

100+数据科学面试问题和答案总结-基础知识和数据分析

错误率=(FP+FN)/(P+N)精度=(TP+TN)/(P+N)敏感度(Sensitivity真阳性率)=TP/P特异度(Specificity真阴性率)=TN/N精度(阳性预测值)=TP/(TP+FP)F-Score(精度和查全率的调和平均值)=(1+b)(PREC.REC)/(b??PREC+REC)其中b通常为0.5,1,2。

...PASS实现2x2交叉设计两均数比较时优效性检验所需要的样本含量...

公式中,nC代表对照组样本含量;nT代表试验组样本含量;ε为试验组与对照组的均数之差(ε=μT-μC≥0);σm为差值的标准差;△为临床优效性界值(△>0);α为检验水准,β为Ⅱ类错误,(1-β)为把握度;Z1-α、Z1-β为标准正态分布的分数位,通过查询Z值表可以获得。