追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究团队通过比较多种度量方法(如线性预测性、表征相似性分析等)发现,不同的度量方法对模型与大脑区域之间的对应关系有着显著不同的解释。通过实验,研究人员发现即使在控制其他变量的条件下,度量选择的不同仍旧导致了对模型大脑类似性的不同评价。例如,软匹配和反向线性预测性度量在某些情况下完全颠覆了对模型层级对应...
用相似性匹配的方法,探究滚动轴承剩余寿命的预测的研究
最终,S表示相似性度量的结果。具体的推导结果可以根据具体的公式进行计算。经过对公式(11)的求解与化简,我们得到如下结果:上述结果直接反映了测试数据与样本数据退化趋势的相似性。最后,我们根据各个样本的相似性赋予权重,并对寿命进行加权求和,从而得出最终的预测寿命。针对传统相似性方法中忽略信号时效性以及预测精度...
机器学习中的聚类算法与数据分组
这种相似性通常是基于数据对象之间的距离或关系。聚类的目标是最大化簇内相似性和最小化簇间相似性。聚类算法通常涉及以下几个关键步骤:1.相似性度量:选择合适的距离度量或相似性度量,如欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似性。2.簇的形成:根据相似性度量,将数据点分配到不同的簇中。3.簇的优化:调整簇的边界,...
李国杰院士谈大数据与计算模型:提倡百家争鸣,过早地锁定技术路线...
例如,在量子计算模型上用Shor算法做大数分解是多项式复杂性,而在图灵机模型上做大数分解是指数复杂性。经典的图灵计算模型的递归形式是f(x,0)=g(x);f(x,y+1)=h(x,y,f(x,y))。机器学习的递归形式是f0(x,0)=g(x);f2(x,y+1)=h(x,y,f1(x,y));f≈L(g)。在图灵计算模型中,递归迭代函数和...
GPT-4的图灵测试结果出炉!|置信度|审问者|图灵测试_新浪新闻
最好的提示只能达到大约40%的成功率,这个数字与之前的研究结果相似,这可能代表了目前大型语言模型的性能水平。3.审问者的人口统计特征虽然研究收集了一些审问者的人口统计数据,但这些因素似乎对审问者在区分LLM和人类方面的准确性没有显著影响。这可能表明,与LLM互动的经验并不能帮助审问者更好地识别LL...
HEAL:超维高效主动学习,11倍至40,000倍的加速|算法|高维|贝叶斯|...
相似性值δ在更新中作为动态控制学习率的反馈(www.e993.com)2024年9月8日。例如,如果δ(hx,mltrue)接近1,意味着类别超向量已经包含查询的信息,只需进行轻微更新,如公式7所示;如果错误预测是由于δ(hx,mlpred)错误地过高,则公式8将尝试纠正。此外,如果预测是正确的,则不会更新HDC模型。上述过程在训练过程中针对每个子模型分别进行,基于...
JUST技术 | 如何通过轨迹相似性度量方法发现新冠易感人群
弗雷歇距离基于动态规划思想的算法如下:其中,d(p,q)是两个GPS点的欧式距离,tr(n-1)=是轨迹tr的长度为n-1的子轨迹。弗雷歇距离为我们提供了一种简单直观的度量相似性的方式,也能达到较好的效果;但可惜的是其并没有对噪音点进行处理,例如若狗的某个轨迹点因为噪声偏离得很远,那么弗雷歇距离也随之增大,这...
KNN中不同距离度量对比和介绍
闵可夫斯基距离可以根据样本的特征来衡量样本之间的相似性或不相似性。该算法通过计算适当p值的闵可夫斯基距离,识别出给定样本的最近邻居,并根据邻居的多数类(用于分类)或平均值(用于回归)进行预测。KNN算法的代码实现因为KNN算法的原理很简单,所以我们这里直接使用Python实现,这样也可以对算法有一个更好的理解:...
明起施行!互联网弹窗信息推送者的九大合规义务是什么?一文读懂→
事实上,互联网弹窗推送背后的逻辑是基于内容的“算法推介”(Content-BasedRecommendationsCB),即系统从海量数据中获取到用户数据,根据用户过去喜欢或搜索过的内容,为用户推荐与之相似的内容,而内容相似性的度量,是算法运用过程中的核心。当前,互联网弹窗算法推介存在大量违反法律法规或者违背伦理道德的情形,一些...
解密Kernel:为什么适用任何机器学习算法?
我们需要一个从X域映射到点积被定义好的空间的函数,这意味着它是一个很好的相似性度量。Kernel可以用作任何在点积过程(或相关范数)中定义的算法的泛化。最有名的是使用Kernel作为基础算法例子是支持向量机(SupportVectorMachines)和高斯过程(GaussianProcesses),但也有一些是Kernel与神经网络一起使用的...