实现机器人领域的ChatGPT时刻,需要大模型+强化学习丨明星教授...

具体而言,保守Q学习是一种相对简单的方法,它为离线强化学习方法的工作原理提供了很多直观的理解。Q函数认为它获得的Q值比实际大得多,找到了欺骗它认为获得大Q值的动作。如上图所示,蓝色曲线代表拟合结果,它在大多数地方是准确的。但如果试图找到最大值,你会发现最大值恰恰落在正向错误最大处。因此,如果...

贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合

这一原理是许多数学建模形式的核心——我们的近似能力使我们能够进行预测、发现模式并理解数据背后的结构。图5:方波的傅里叶级数近似。与古代模型和傅里叶分解类似,线性回归是另一种近似变量之间关系的工具。我们从圆和波转向直线——数据的线性近似。从贝叶斯角度看,线性回归不仅仅是通过数据点拟合一条线。它是...

扩散模型的技术原理和应用价值

作为的估计,或者结合其他采样策略,如Langevin动力学采样或变分去噪自回归采样等,进一步细化估计。采样:有时会直接利用上述第三步:终止操作:当t=1时,得到的x0即为最终生成的样本,理论上接近原始数据分布。反向扩散过程中的数学理论支撑变分下界:为了训练网络参数θ,通常最大化似然的下界,即EvidenceLower...

什么是高斯分布

它的基本原理可以归纳为最小二乘法和中心极限定理。最小二乘法是高斯分布在数学和工程领域的基础,它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。中心极限定理则说明了许多随机变量的平均值在一定条件下近似服从正态分布,从而使得高斯分布在许多实际问题中成为一种常用的模型。高斯分布的发展始于18世纪末和19世...

NISQ时代的混合量子-经典算法:现状、展望及未来 | 综述荐读

QAE算法是一种纯粹的量子算法,依赖于类似前文所示的相位估计方法,其中包含了许多复杂的受控单元操作,实现起来可能很困难。在展示了QAE的潜在用途之后,许多新形式的QAE被开发出来,它们将相位估计程序与经典相位估计程序重新组合在一起,但算法的核心工作原理保持不变。所有形式的QAE都涉及构建类似Grover的迭代算子:...

一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用

毫米波雷达发射电磁波并检测回波来探测目标物的有无、距离、速度和方位角(www.e993.com)2024年11月3日。主要原理是:通过振荡器形成持续变化的信号,在发出信号和接收信号之间形成频率差,其差值与发射-接收时间差成线性关系,只要通过频率差就能计算车辆与物体距离。毫米波雷达测速原理和普通雷达类似,有2种方法:...

扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

他们提供了使用梯度下降最小化得分估计损失(9)的收敛性分析。算法行为可以在两个阶段中表征,其中在大噪声阶段,即(9)中的时间t大,梯度下降类似于幂迭代。在小噪声阶段,即t小,梯度下降类似于EM算法。此外,[148]研究了使用两层神经网络进行得分估计的优化保证。

智能驾驶传感器后融合与前融合

其中是似然项,可由观测方程得到;是先验项,可由状态转移方程推导得到。至此便完成了状态估计问题的数学建模。这一简化后的问题可由滤波器相关算法,如卡尔曼滤波(KalmanFilter)或扩展卡尔曼滤波(ExtentedKalmanFilter)来解决。卡尔曼滤波算法将状态空间的概念与随机估计理论相结合,利用系统状态方程、观测方程及噪声...

从原理到实现,详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法

1.类似极大似然的思路估计该方法就是用,使得取值最大的p对应的作为的估计值,即该方法仅仅将用户对标的物的评分看为类别变量而忽略具体评分的数值,而下面的方法则利用了评分的具体数值。2.采用加权平均来估计用户对标的物的估计可以取中的任一值,基于上面的公式1,取每一个值都有一个概率估计,那么最自然...

机器人在人机协作团队中成“领导”?工作原理为何?

然后利用图论算法对原始图进行剪枝,得到最大似然图。例如,我们可以贪婪地为每个智能体选择权重最高的出边(outgoingedge)。剩下的图中,粗体边表示最有可能的边。我们称这个图为领导者-追随者图(LFG)。领导者-追随者图(LFG)。我们可以使用LFG来确定最有影响力的领导者,即拥有最多追随者的智能体。