...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原理?
可以将学习解释为贝叶斯推断问题,例如以无监督的方式,而不是自回归方式(见下一节)。学习可以通过突触权重的对称性破缺来驱动[74,75],破缺将区分识别网络本身和隐藏在感觉输入中的规则分两个不同的相。看看这幅物理图像是否仍然适用于支持动态吸引子的循环学习是非常有趣的,例如应该发展解释学习的动态平均场理...
贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合
这个原理在贝叶斯推断中至关重要,因为乘以似然和先验会得到更新的后验信念,反映了观察到的数据和先验知识。高斯模型接下来,我们将使用实际数据构建一个线性回归模型。我们将使用Howell1数据集,该数据集可以从以下链接获取:httpsgithub/aloctavodia/Statistical-Rethinking-with-Python-and-PyMC3/blob/master/...
重磅 理论基础:贝叶斯力学的几何和分析,自由能的复杂系统理论 四...
(1)近似贝叶斯推理相当于特定约束下的熵最大化(定理4.1和4.2),(2)该约束充当系统的潜力,其描述由熵的梯度上升给出(定理4.3和6.2),并且(3)这种约束以与规范场与物质场相互作用相同的方式塑造推理过程的动力学(定理6.1)。除了围绕自由能原理的现有框架之外,这些结果推动我们对复杂系统和非平衡随机性...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则,其原理大概是:当不能准确知道事物本质时,可以根据与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断该事物的本质。比如,我们虽然无法准确的知道某个西瓜是不是好西瓜,但是我们可以通过敲击声、色泽、根蒂形状等特征去判断是否是好西瓜,如果它的敲击声沉闷、色泽青绿、根蒂蜷缩,那我们根据经验可以...
智慧方程“贝叶斯原理”,为什么常常然并卵?
甚至发现了这个公式虽然在人工智能领域已经应用很广,但依然存在一些问题。一、先讲讲贝叶斯原理起源:贝叶斯生于1702年至1761年,是英格兰神父,曾经就读于爱丁堡大学。打开网易新闻查看精彩图片看生平信息上看,我猜应该和英国知名哲学家休谟有一些交集。
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
事实上,人们发展自由能公式是为了将精确推理的难题转化为一个更容易的优化问题,从而使其变得更简单[11-14](www.e993.com)2024年10月17日。这为模型识别和比较提供了一些强大的近似技术(例如变分贝叶斯或集成学习(Ensemblelearning)[29])。贝叶斯大脑假说中存在许多有趣的问题,自由能原理可以揭示这些问题;我们将重点讨论其中两个问题。
自由能原理:生命、意识与智能的统一原理 | 追问观察
研究领域:自由能原理,主动推理,贝叶斯定理,生成模型,随机动力系统,马尔可夫毯,强化学习世界模型,预测编码与预测加工从微小的细菌到复杂的动物,包括人类,都可以被看作是具有某种形式智能的存在。例如,培养皿中的细菌能够通过细胞膜上的受体蛋白来检测环境中化学物质的浓度梯度,并通过化学趋向性这一过程,向有利的化学物...
【机器学习】图解朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一个非常直观的模型,在很多领域有广泛的应用,比如早期的文本分类,很多时候会用它作为baseline模型,本篇内容我们对朴素贝叶斯算法原理做展开介绍。1.朴素贝叶斯算法核心思想贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯(NaiveBayes)分类是贝叶斯分类中...
拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”
贝叶斯推理的核心原理是:根据已知信息得出一个“先验概率”,然后每获取一条新证据,就利用贝叶斯公式,结合新线索对先验概率进行修正,得到“后验概率”的更新值。这一修正过程会不断重复,持续引入新信息,使概率估计值逐步向真实概率靠拢。具体来说,贝叶斯公式运用了条件概率的乘法法则,将后验概率表示为:后验概率=先验...
“科学家精神宣讲团”走进10余所中小学
她用《狼来了》的故事,为大家讲解计算机如何通过数学语言思考:小牧童向村民撒谎说“狼来了”,村民会对他降低信任度,随着撒谎次数的增多,计算机利用贝叶斯公式算出了村民对小牧童的信任度越来越低,当低到一定数值,村民就不再相信牧童。最后狼真的来了,计算机算出村民救小牧童的概率极低,推理出不会救小牧童的结果...