为何新技术总是阶段性出现、消失、再出现?基于自由能的新视角 |...
主动推理实例化了一个生成模型,其组成部分是大脑中能够预测接下来最有可能感知的神经网络。在条件概率的贝叶斯统计中,进化和自然选择可以被视为自然的“贝叶斯模型选择”(也称为“结构学习”[34])。因此,进化在生物、技术,甚至是在心理社会层面上逐渐且间歇性地发展[35-37]。自由能原理与生物学,特别是神经生物学...
检测新环境,上下文领域泛化:理解边际迁移学习的益处和局限
在贝叶斯文献中,集合表示有限可交换序列,体现了大多数贝叶斯模型的核心概率结构[Orbanz和Roy,2014]。通常,使用分层(又称多级)贝叶斯模型通过将观测值组织成集群或层次来处理辛普森悖论[Wikle,2003;Gelman等,2013],这反映了领域泛化(DomainGeneralization,DG)中领域或环境的概念。事实上,分层贝叶斯模型已在科学领...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
论文采用贝叶斯推理框架,将主观经验的内容形式化为一种概率分布,代表对外部环境和自身状态的最佳猜测(belief)。这一信念会依据感觉数据动态更新,从而刻画主观体验的变化过程。研究运用了自由能原理和主动推理的理论工具,提出了多个可以在未来验证的研究假设,如量化不同人群之间的现象学差异以及主观时间体验的代谢成本。论...
浙江大学谭建荣院士领衔策划——复杂装备智能设计理论与方法丨JME...
RV减速器动力学模型的修正与预测:基于分层贝叶斯推理,研究了RV减速器动力学模型中的不确定性因素,并通过动态响应预测修正模型。通过引入多源不确定性,构建RV减速器的分层贝叶斯概率模型,采用马尔可夫链蒙特卡罗法获取后验分布信息,从而准确修正其动力学模型,确保长期稳定服役能力;动态响应分析方法:针对RV减速器整机及其核...
升维思考,降维行动
升维思考与灰度认知,都和概率论有关,再加上基于时间的与外部环境的互动,贝叶斯定律常常现身其中。??????????????????更现实一点的场景是:对于一个投资者,需要升维思考。例如芒格的多元思维模型。但是他的模型是通过多个维度的证伪,来切割出钻石的。--本文提及的朴素贝叶斯分类,底层的原理(可感知的那...
拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”
贝叶斯深度学习就可以满足了这一需求,它将神经网络当前的连接权重值视为先验概率模型,每个训练样本相当于一条新线索,可以不断将先验概率更新为后验概率(www.e993.com)2024年10月18日。如此一来,神经网络不再固定不变,能同时给出预测结果及其不确定性估计。举例来说,在计算成像任务中,普通神经网络只能输出重建的图像,而贝叶斯神经网络不仅能重建图...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
贝叶斯大脑假说(Bayesianbrainhypothesis)[17]利用贝叶斯概率论将感知表述为一个基于内部模型或生成模型的建构过程。其基本思想是,大脑有一个关于世界的模型[18-22],它试图利用感官输入来优化这个模型[23-28]。这一观点与合成分析(analysisbysynthesis)[20]和认识论自动机(epistemologicalautomata)[19]...
主动推理:心智、大脑与行为的自由能原理(内附赠书)
(3)根据主动推理架构,一切认知活动都可界定为基于生成模型的推理——这与我们将大脑的日常工作视为概率计算(贝叶斯大脑假设)的观点一致。不过,借助强调贝叶斯推理的一种特定类型的近似(基于第一原则的变分贝叶斯),主动推理的过程理论具有了某种特殊性。此外,主动推理架构试图以同样的逻辑解释一系列少有关注的认知活动,并...
世界是受控的幻觉:大脑根据贝叶斯概率预测来认识世界吗?
根据贝叶斯脑理论,为了在错综复杂的世界生存,大脑积极地收集外部信息,进行概率计算和推理预测。我们所看到的的“现实”,其实是基于大脑对世界形成的假设形成的,是大脑构筑的“幻觉”。作者|ManuelBrenner翻译|Yael审校|酷炫脑主创&小草编辑|黄喜欢...
真正的高手,都是贝叶斯主义者
9、理解贝叶斯的局限,小心应对黑天鹅事件。基于以上9个要点,我们就能更完整地理解“可纠错的反馈闭环”。??????????这是贝叶斯主义的现实模型,也是“真正的高手”的秘密。贝叶斯主义是一种关于概率和统计的哲学观点,它强调信念的主观性和更新。在该观点中,贝叶斯公式是一个核心的工具,用于处理不确定性,...