检测新环境,上下文领域泛化:理解边际迁移学习的益处和局限
在OfficeHome数据集上,我们发现准则2.2没有得到满足,而准则2.3得到了满足。结果如图5b所示。我们观察到,集合输入对于预测数据来源环境(对应于准则2.3)是有益的。然而,即使为目标分类器提供了环境标签(环境oracle模型),我们也没有获得相对于基线模型的改进,这表明准则2.2没有得到满足。如图5b所示,与预期一致,我们的方法...
如何用贝叶斯方法做定性研究?
证据的类型--无论如何区分--对于贝叶斯分析的基本逻辑来说并不重要,因为我们可以评估任何命题的概率。文章认为证据的分类是多余的,除非它有助于我们评估似然性,因为证据只通过似然性进入贝叶斯计算,无论其来源或形式如何。在贝叶斯框架下,试图为什么是"好"证据提供一个定义在很大程度上是多余的。证据的信息量可多...
...| 华东师范大学钱鸿团队:基于骨架约束的双目标演化贝叶斯网络...
导读针对现有的多目标贝叶斯网络结构学习方法难以扩展到中大规模网络的问题,本文提出了基于骨架约束的双目标演化贝叶斯网络结构学习方法BBS。文章旨在利用数据集本身提供的变量相关关系得到贝叶斯网络的骨架,进而基于骨架设计了初始化策略与演化策略。首先,BBS设计了初始化算子ROP,ROP对变量进行条件独立性检验生成了一个骨架...
中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
由8个推进器和6条刀锋腿混合驱动的水下机器人可在水底或水下结构物表面上行走.所提方法旨在研究这类机器人运动稳定性的评判准则,即稳定性判据.现有的稳定性判据多集中于同一机构(腿)驱动的陆地机器人,未涉及混合驱动的水下刀锋腿机器人.针对该问题,提出了基于捕获点理论的混合驱动水下刀锋腿机器人稳定性...
数字法治|刘金松:数字时代大数据辅助司法证明的构造及其风险防控
其中,P(B|A)表示B相对于A的后验概率,P(A|B)被称为似然比,P(B)是B的先验概率,P(A)是A的先验概率,P(B)到P(B|A)的转变被称为贝叶斯条件转化,即在出现新证据A的情况下,评估待证事实B为真的概率。结合案例3不难发现,贝叶斯定理在司法证明中的运用,面临如概率本身包含多元解释且解释之间可能存在冲突、...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
新的稀疏贝叶斯学习方法显著提高肌肉活动重建的准确性随着人工智能技术的飞速发展,特别是在脑机接口(BCI)领域,对于更精确的脑活动解码需求不断增加(www.e993.com)2024年10月18日。最近,一项创新的研究提出了一个新的稀疏贝叶斯学习框架,该框架集成了最大相关性准则(MCC),旨在提高在噪声环境下对肌肉活动的重建准确性。
AI如何革新以太坊?从另一个角度看“AI+Blockchain”
利用似然度和类别以及特征的先验概率,贝叶斯分类器通过计算数据点属于各个类别的后验概率,并将数据点分配到后验概率最大的类别中去。在右侧散点图中,分类器将尝试找到一条曲线,最好地将不同颜色的点分开,从而最小化分类错误。决策树决策树算法常用于分类和回归任务中,其采用了一种分层判断的思想,根据已知的...
清华大学朱军:贝叶斯学习回顾与最新进展|YEF 2020
当凸正则化是诱导从线性算子的后验分布,可以用凸分析理论求解RegBayes问题。在RegBayes的框架指导下,发展了一系列优秀的算法,包括将最大间隔准则融入到贝叶斯推理、将知识(如一阶谓词逻辑表示的知识)融入到贝叶斯推理中等。4可扩展贝叶斯机器学习当前的可扩展的贝叶斯机器学习有两个方向,一个是在人工智能或者...
清华大学朱军博士:可扩展的贝叶斯方法与深度生成模型
现在,我们可以做一个很简单的类比,把上述更新过程扩展到贝叶斯模型,在线地学习贝叶斯SVM,每个时刻都学到所有模型的一个后验分布。这个想法实际上和前面的更新过程基本上是一样的,差别在于我们更新的是后验分布。假设当前的后验分布是qt(W),新来的数据可以用一个准则判断它到底是正确还是错误,同样对应到两种情况,...
清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学习里的贝叶斯基本理论...
第一部分:贝叶斯基础和正则化贝叶斯贝叶斯方法概念是比较简单的,一般情况下我们做贝叶斯推理,用了一个核心的工具叫贝叶斯定理或者贝叶斯准则,实际上写出来就是这么一个简单的公式,大家学概率基本上都学过这个。公式里有几个基本的对象,我们用θ描述模型的参数,这个模型可以是神经网络、线性模型、或者SVM,参数都用θ...