中国科学院核聚变最新进展,AI 加速等离子体参数预测|光谱|晶体|...
图示:传统算法计算离子温度剖面与神经网络计算耗时对比。(来源:论文)结果表明,计算时间缩短至几十毫秒,比传统的数值非线性拟合算法快10倍以上。值得注意的是,CNN的时间稍长,这是由于预测不确定性所需的额外计算。这一结果强调了神经网络取代传统方法的潜力,在保持可接受的精度标准的同时,加速线积分离子温度和旋...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
异常值可能是由于测量误差、数据录入错误或真实的极端观测所引起的,它们可以显著影响线性回归模型的拟合结果和假设检验的准确性。强影响点不仅具有高杠杆,还会对回归模型的拟合直线造成显著的“拖曳”效果。这些点可能是由于极端观测值、样本数量少或数据结构异常等因素所引起的。对于异常值和强影响点,可以使用统计方法...
哈工大刘志勇团队:用深度学习算法解决水声信道中的衰落及严重码间...
该算法基于DNN实现,可利用其强大学习能力和非线性拟合能力,更好的实现合并和消除码间干扰,在其实现中,多分支合并与均衡是联合实现的,可进一步提高联合性能。仿真结果验证了所提算法的可行性,也验证了其相对于已有方法的优势。二系统模型本文研究针对SIMO单载波水声通信系统,发射端有一个换能器,接收端有N...
概率建模和推理的标准化流 review2021
类似地,条件为直方图的自回归模型可以重新参数化为由线性样条给出的自回归流。因此,我们可以将自回归流视为包含和进一步扩展连续变量的自回归模型。将自回归模型视为流的好处有几个。首先,这种观点将模型架构与随机性源分开,这使我们可以自由地指定基本分布。因此,我们可以通过选择更灵活的基本分布来增强自回归模型的...
Transformer要变Kansformer?用了几十年的MLP迎来挑战者KAN
尽管KAN数学解释能力不错,但实际上它们只是样条和MLP的组合,利用了二者的优点,避免了缺点的出现。样条在低维函数上准确度高,易于局部调整,并且能够在不同分辨率之间切换。然而,由于样条无法利用组合结构,因此它们存在严重COD问题。另一方面,MLP由于其特征学习能力,较少受到COD的影响,但在低维空间中却不如...
种族间到底有智力上的差异吗?关于群体之间差异的科学研究
我们将使用另外的模型(www.e993.com)2024年10月24日。这个模型的优点是,将所有现存群组差异都概括在四个类型之中。这有助于我们把握群体差异的根本逻辑。在该模型中,人类群体之间的所有已知差异都属于以下四种类型之一:1.与J曲线效应相一致的行为模式2.稀有零差3.拟合正态曲线...
深度学习与统计学,谁赢了?|大模型|神经网络|自然语言处理_网易订阅
图8:不同指标的线性回归系数。数值越低越好我们可以观察到:深度学习模型在处理噪声大、有趋势以及非线性数据方面表现更佳。对于具有线性关系的季节性和低方差数据,统计模型更为合适。这些洞察无比宝贵。因此,在为你的应用案例选择合适的模型之前,进行深入的探索性数据分析(EDA)并理解数据的本质是至关重要的。
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
计算图的优点是能够清晰地表示复杂的函数计算过程,并且方便进行反向传播和参数更新。在深度学习中,计算图通常用于构建神经网络模型,其中每个节点表示神经网络的层或操作,边表示神经网络层之间的数据流。通过构建计算图,可以将复杂的函数计算过程分解为一系列简单的操作,利用反向传播算法计算每个节点的梯度,从而实现对模型参...
KAN一作刘子鸣直播总结:KAN的能力边界和待解决的问题
B样条利用一些局部的基函数,最终的样条函数实际上是这些局部基函数的线性组合。真正学习的参数是这些B样条前的系数ci。使用样条函数的一个优势是它允许你在不同的分辨率之间自由切换,例如,分辨率从5个区间的粗糙网格到10个区间的细网格。这意味着当你拥有更多的数据并希望使模型更加精确时,你不需要重新训练网络,只...
使用Statsmodel进行假设检验和线性回归
summary()函数将返回一个表格,其中包含线性回归模型的系数、标准误差、t值和p值。我们可以使用p值来检验“X”变量的系数是否具有统计显着性。如果p值小于0.05,我们可以拒绝原假设并得出系数具有统计显着性的结论。使用Statsmodel进行简单线性回归上面是statsmodel库的基础知识,让我们更深入地研究...