浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用|算法|人工智能|神经网络...
一种认为人类思维的很大一部分是按照推理和猜想规则对“词”进行操作所组成的,因此提出了基于知识与经验的推理模型,即知识驱动的符号主义人工智能;另一种认为感官的刺激不存储在记忆中,而是在神经网络中建立起“刺激到响应”的连接,通过这个连接保证智能行为的产生,即数据驱动的连接主义人工智能。两种思路分别于1955年...
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
例如,Golubev等人解决了依赖于裁剪的任务,他们从网格中提取特征,并训练一个特定任务的决策树分类器来尝试预测任务测试示例的裁剪坐标(x,y,w,h)[24,25]。这种方法推广到解决了7%的私人测试集任务。在2021年,Alford等人[9,26]探索了将神经符号求解器DreamCoder[27]应用于ARC数据集的想法,这被认为比以前DreamCoder...
2024 dreamcoder-arc:用于抽象和推理的ANN 代码|推理|神经网络|...
例如,Golubev等人解决了依赖于裁剪的任务,他们从网格中提取特征,并训练一个特定任务的决策树分类器来尝试预测任务测试示例的裁剪坐标(x,y,w,h)[24,25]。这种方法推广到解决了7%的私人测试集任务。在2021年,Alford等人[9,26]探索了将神经符号求解器DreamCoder[27]应用于ARC数据集的想法,这被认为比以前DreamCoder...
监理《理论与法规》:决策树法有关概念和绘制方法
◆出发点:称为决策点。◆方案枝分出的各概率分枝的分叉点及概率分枝的分叉点,称为自然状态点。◆概率分枝的终点:称为损益值点。◆绘制决策树时,自左向右,形成树状,其分枝使用直线,决策点、自然状态点、损益值点,分别使用不同的符号表示。我要
周志华IJCAI2019演讲:「深」为什么重要,以及还有什么深的网络
比如说决策树就是一种逐层处理,这是非常典型的。决策树模型已经有五六十年的历史了,但是它为什么做不到深度神经网络这么好呢?我想答案很简单。首先它的复杂度不够,决策树的深度,如果我们只考虑离散特征的话,它最深的深度不会超过特征的个数,所以它的模型复杂度是有限的;而在神经网络中,当我们想要增加模型复杂度...
指挥控制智能化现状与发展|人机交互|人工智能|阿尔法|翻译_网易订阅
3)机器学习:包括决策树和深度学习等具体算法(www.e993.com)2024年9月15日。基本原理:从大规模样本数据中学习隐含的模型或模式,反过来用于实际问题的预测或求解。学习本质上可理解为一种感性思维,从大量实践(样本数据)中获得经验直觉。其代表性应用如图像识别、语音识别和自然语言处理等。运用这种感性思维,既可根据经验直觉判断敌方可能的行...
威斯康辛大学《机器学习导论》2020秋季课程完结,课件、视频资源已...
6.7代码示例:如何使用scikit-learn训练和可视化决策树的快速演示L07:集成方法7.1集成方法简介:讨论了包括绝对多数投票法(majorityvoting)、套袋法(bagging)、随机森林(randomforests)、堆栈(stacking)、梯度提升(gradientboosting)等最受欢迎、使用最广泛的机器学习方法。
《2021科技趋势报告》重磅发布,正视中国AI发展力量,预言未来世界...
趋势报告内容表明,人工智能正以惊人的速度从学术界转向企业。同时,以亚马逊网络服务、Azure和谷歌云为代表的低代码和无代码产品,将渗透到日常生活中,使人们能够创建自己的人工智能应用程序,并轻松地部署它们。但是从另一方面看,人工智能社区仍然使用封闭源代码模式运行。研究人员不愿意公布他们的完整代码,导致透明度和再...
员工一言不合就离职怎么办?用 Python 写了个员工流失预测模型
平均每月工作时长:范围96~310小时,中位数200,均值201。工作年限:范围2~10年,中位数3,均值3.5。2、离职人数占比整理数据后发现,总共有14999人,其中红色部分代表离职人群,用数字1表示,蓝色为未离职人群,用数字0表示。离职人数为3571,占总人数的23.8%。
《科学大家》专栏 | 如何创造可信的AI?
6。此系统的鲁棒性如何?如果使用其他数据集,在没有大规模重新训练的情况下,是否还能成功?狭义AI与广义AI一言以蔽之,目前的AI是在限制领域内专用的狭义AI,只能应用于其设计初衷所针对的特定任务,前提是系统所遇到的问题在算法预测的范围内。这使得AI基本等同于数字化白痴专家:可以读懂银行支票、给照片打标签...