分治预测编码:一种结构化贝叶斯推理算法2408
为了解决这一问题,我们介绍了一种针对结构化生成模型的新型预测编码算法,我们称之为“分而治之预测编码”(DCPC);它与其他预测编码公式不同,因为它尊重生成模型的相关性结构,并且可以证明其执行了模型参数的最大似然更新,同时又不牺牲生物合理性。从实证角度来看,DCPC在数值表现上优于其他算法,并且在一些以前未用预...
...系统1+系统2,Scallop2:神经符号编程语言: 符号、概率、可解释...
我们的评估表明,Scallop能够表达多样化和具有挑战性的AI任务中的算法推理,为机器学习程序员提供了一个简洁的接口来整合逻辑领域知识,并且在准确性方面提供的解决方案可与或优于最先进的模型。此外,Scallop的解决方案在运行时间和数据效率、可解释性以及泛化能力等方面超越了这些模型。1引言经典算法和深度学习是现代编...
拥抱无序:在预测处理中寻觅不确定性的价值
不是所有的不确定性都一样。一个简单的分类法可以将不确定性分为:可预期的不确定性、不可预期的不确定性,和不稳定性。可预期的不确定性是指心中既有的生成模型已经可以预期的不确定性(生成模型是一套结构化的知识,能够根据细微不同的情境和当前任务来生成局部预测)。当环境变化使得我们自己的生成模型也不再可靠...
重新审视人性的基本假设
由于人性的假设对解释社会的理论、治理社会的方法有着关键的作用,我们还可以从这些假设的应用结果来反观假设本身的正确性。值得注意的是,这些假设,和善恶有一定关系,但又有很大区别。理性作为一个中性词,没有善恶之分。自私、贪婪看似似恶,因为这样的人似乎只关心自己的利益,完全忽视甚至损害社会的利益。有人会问...
【投资论】风险、不确定性与差异性观点
在这种情况下,确定性更高的业务反而有可能更危险。当公司的现金流具有更强的预测性时,其内在价值估计值的分布范围将会变窄。同样,当现金流不确定时,内在价值估计值的分布范围就会更宽。因此,不确定性和风险的内涵是不一样的。较低的不确定性未必一定意味着风险更低。实际上,与现金流确定性较低的公司相比,现金...
魏斌|法律大语言模型的司法应用及其规范
2.解释和推理能力上的限制法律大语言模型同样受到通用大语言模型的可解释性问题的影响,仍然无法对预测的结果作出合理的解释(www.e993.com)2024年10月21日。人工智能法官更像是一个难以说服的黑匣子权威,即使它确实通过在其司法“意见”中提供理由来模仿人类。大语言模型的算法模型类似于“黑箱”,其内部决策过程对使用者来说不透明,很难确定算法如何...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
??把控制模块也纳入到一个具有不可解释性的黑盒里,实际上是把简单问题复杂化。不过,产业界并未彻底放弃将控制算法做到端到端里面的尝试。比如,某主机厂正在做的端到端模型,就可以输出控制量(比如,方向盘角度、加速度、刹车力度等)。为什么要直接输出控制量呢?原因有三——...
谢耘:为什么要认真讨论大语言模型的“理解”问题?
这里面有两方面的问题。一个就是我们对自己创造的工具犯错误的不可预测性可以接收到什么程度?另外一个是人确实会犯错误,但是人犯错误具有相当的可预测性。比如一个在某个领域的高水平专家,他在这个领域中犯简单低级错误的概率必然非常小。可预期性对于人类来讲是非常重要的。
为什么会嬴或输?投资的运气与技能
股票市场是一个复杂自适应系统,它具有不确定性、不可预测性、易变性、非线性等特点,它是随机性与规律性、混沌与有序、逻辑性与非逻辑性的混合体。没有人能完全预测和把握市场。股票市场非常聪明,它能因参与者而变。当大家认为都涨时,它会下跌;当大家都认为要下跌时,它会上涨。
解释选择性视觉注意相关的广泛经验现象,视觉识别的自由能例子拆解
简而言之,我们证明SAIM可以从第一原??(即自由能原??)导出。然而,与预测编码等方案中通常使用的模型相比,SAIM假设了??同的“生成模型”。这种差异的一个重要结果是SAIM的反馈回??是兴奋性的,而预测编码方案会导致抑制性反馈回??(即从感觉输入中减去预测以形成预测误差)。为了??于直接比较这两种...