用机器识别涌现发生:Neural Information Squeezer|集智百科

此外,Rosas提出的数值近似方法只能提供因果涌现的充分条件,而不是必要条件。同时,该方法依赖于研究者给出明确的粗粒化策略和相应的宏观动力学,这在实际中往往是非常困难的。上述两种方法的另一个共同缺点是需要一个明确的宏观和微观动力学的马尔可夫转移矩阵才可以从数据中估计转移概率。因此,上述方法对罕见事件概率的预...

深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解

多元高斯分布的条件概率可以写为:上图显示了二维高斯分布(等高线)和条件高斯分布(虚线)。在每种条件下,高斯分布的形状是不同的。线性回归与维度诅咒在深入研究高斯过程之前,首先需要说明线性回归模型的一个主要缺点。高斯过程与这一概念密切相关,并能克服这个缺点。让我们回顾一下线性回归模型。线性回归模型可以使...

江油市太白中学2024年春行政管理干部教学“大比武”展评

2.《条件概率》同课异构图片图片余刚老师和吴仕勇老师的同课异构课题《条件概率》展示了学科组教研活动的比较式研讨功能。“求同”:两节课均展示出老师精心研究教材,潜心钻研教法和学法。“显异”:两位老师的课堂呈现方式不同,余刚老师注重言简意赅,深入浅出,展现清晰思路,师生思维的碰撞简洁明了,学生知识掌握...

超GFlowNet 4个数量级加速|向量|高维|神经网络_网易订阅

自回归模型(ARMs)[3,30]通过使用链规则将复杂的高维分布p(x)分解为单变量条件概率来建模:任意阶自回归模型(AO-ARMs)Uria等人[66]提出学习自回归模型的条件概率,其包括{1,...,D}的所有排列。在MLE设置下,模型??通过最大化一个下界目标[66,20]来进行训练,该目标使用对排序的均匀分布的期望。这个目...

学术交流 | 多尺度空间同位模式挖掘的点过程分解方法

进而,在该尺度区间内进行条件点过程分解,得到不同尺度下的条件概率密度分布与空间同位模式特征实例,如图8所示。从中可以发现:①K=1时两类要素的交叉K近邻距离皆呈长尾状单峰分布,表明在小尺度下两类要素实例大多具有互邻近关系,整体分布由特征子过程主导,且区域Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ预设的模式均被挖掘。②K=2时的条件...

地震预测难在哪里(一)——利用贝叶斯理论来分解

1.震前可以明确观测到前兆异常的概率(为了简洁,我们创造个新名词“地震有报率”),假设是65%,即P(B|A)=0.65(www.e993.com)2024年11月3日。2.给定后续不发生地震的条件下,发现异常的概率(“无震异常率”),假设为38%,P(B|A*)=0.38。3.这个地区每年至少发生一次6级地震的无条件概率(unconditionalprobability)是5%,也就是P(A)...

语言模型的前世今生与GPT的人生哲学

如果学过基本的联合概率和条件概率,以下就非常容易理解了。如何计算一句话出现的概率?语言模型通过联合概率给整个句子打分,将其分解成很多小的条件概率的乘积。比如:先给W1打分,再给W2打分,但W2的条件是W1;再给W3打分,条件是前面的W1和W2两个词,如此继续,当给第N个词打分,就是基于前面1到N-1的词,最后得出...

概率思维的魔法:你感染的概率是多少呢?

实际上,这类题目可以推而广之。如果题目中那个条件出现的概率是c,最终的条件概率就是P(B|A)=(1-c)/(2-c)证明稍后给出。把第一道题的c=1/2代进去,就得到P(B|A)=1/3把进阶题目的c=1/14代进去,就得到...

收藏| 总结经典的机器学习面试题

生成方法:由数据学习联合概率密度分布函数P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型。由生成模型可以得到判别模型,但由判别模型得不到生成模型。常见的判别模型有:K近邻、SVM、决策树、感知机、线性判别分析(LDA)、线性回归、传统的神经网络、逻辑斯蒂回归、boosting、条件随机场...

投资交易核心的逻辑思考

“如果A(已知条件)、那么B(推论结果)”是所有分析流派共同的工作模式。这里的条件A必须具有以下属性,分析工作才有意义。(1)可获得性:交易数据极易获得,基本市场数据较难获得。(2)真实性:交易数据可在无成本的前提下保证数据的真实性,要保证基本市场数据的真实性,需要很高的成本。(3)及时性:现代通讯极为发达,...