可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
图5:神经网络在任意的遮挡样本上的输出可以用不同交互概念的效用之和来拟合,即我们可以构造出一个基于交互的logicalmodel,无论我们如何遮挡输入样本,哪怕穷举个输入单元上种完全不同的遮挡方式,这个logicalmodel依然可精确拟合模型在此输入样本在任意遮挡状态下的输出值。五、新的发现与证明5.1发现神经网络...
12个必须了解的AI模型评估指标|算法|基尼|拟合|方差|度量|ai模型...
基尼系数只不过是ROC曲线和对角线之间的面积与上面三角形的面积之比。以下是使用的公式:Gini=2*AUC–1基尼系数在60%以上就是一个好的模型。对于本例,我们得到的基尼系数为92.7%。2.8一致/不一致比率这又是任何分类预测问题最重要的评估指标之一。为了理解这一点,我们假设有3名学生今年有可能通过考试...
人工智能大模型神奇的“涌现”到底是什么? | 陈经
按照明斯基式的数学理解,这次深度学习的突破,就是用极多的系数(几百万至上亿个),构建了规模很大的数学公式,去拟合逼近了围棋、图像识别等复杂问题的解空间。从能力最简单的“直线分割平面”发展成,用规模极大形状复杂的超空间曲面去分割空间。而构建方法,是统计拟合,通过海量样本对比统计误差,反向传播修改系数减小误差...
释放比特自由——Wolfram的“一种新科学”介绍
这个时间序列曲线的具体做法是,将每一步CA90生成的黑元胞方格作为1,白元胞方格作为-1,然后对所有方格求和,得到该时刻的总的数值s(t),然后在下一时刻,同样求得这样一个总和数,把这个数加上s(t),得到s(t+1),这样反复不停的运用这一方法就能得到一个上图所示的时间序列曲线。进一步,Jason考虑由两个元胞自...
引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?
当G=10时便是一个比较精细的网格了。当你有更多的训练数据,想要把模型做的更精确时,你不需要重新训练网络,只需要把网格变得更细一些就可以了。具体计算B样条函数时,常见用的是BoorRecursionFormula。这个公式表达起来很漂亮很简洁,但计算步骤存在递归性,因此计算效率较低。
干货来啦!数学建模重要算法简介及算法实现
(1)将数据导入工作区并通过cftool命令打开matlab的图形化拟合包(2)选择x、y变量(3)选择拟合方式和最高项次数(4)得到拟合结果使用图形化拟合工具不仅简单快捷,还可以使用多种拟合方式,寻找到最好的拟合曲线(www.e993.com)2024年9月10日。参数估计1.定义:参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数...
深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解
在推理过程中,由于高斯过程没有像线性回归模型那样的权重参数,所以需要重新拟合(包括新数据)。但是可以利用多元高斯分布的特性来节省计算量。设m个新数据点。新数据点的分布也遵循高斯分布,因此我们可以将其描述为:还记得最前面的公式(2),条件多元高斯分布的参数。
深度解析KAN:连接符号主义和连接主义的桥梁
当G=10时便是一个比较精细的网格了。当你有更多的训练数据,想要把模型做的更精确时,你不需要重新训练网络,只需要把网格变得更细一些就可以了。具体计算B样条函数时,常见用的是BoorRecursionFormula。这个公式表达起来很漂亮很简洁,但计算步骤存在递归性,因此计算效率较低。
人大Sora 思辩:Sora 到底懂不懂物理世界?
什么叫懂物理世界?这个物理必须跟真世界是一致的,部分AI可能懂悬疑小说,但他不懂物理世界。如果Sora所有的数据数据都来自哈利波特的魔法世界,他一样能预测下一帧,那他能懂物理吗?并不是,它懂的是魔法。正方:关于懂物理世界,我方坚持认为达到常人的理解即可不需要懂物理公式。比如在生活中,在马路上来了一...
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
求解使用比较多的是中心差分,通过近似计算函数在某个点的导数,使用函数在该点前后一个点的函数值来计算,公式如下:f'(x)≈(f(x+h)-f(x-h))/(2h)。其中,h是差分的步长,步长越小,计算结果越精确。数值微分是一种近似计算方法,计算结果与真实的导数值存在一定误差。