国网福建省电力申请基于逐级分层提取CVT误差预测专利,实现对CVT...

基于模态分量和CVT误差历史序列输出最终特征;构建基于改进LSTM模型的CVT误差预测模型,改进LSTM模型具体为在LSTM模型对候选细胞状态的计算中引入注意力机制,所述CVT误差预测模型以最终特征作为输入,输出CVT误差预测结果,本发明通过上述步骤实现对

意识理论 概述|科学|方法论|统一性|现象学|元认知|有机体_网易订阅

第三种策略(由一些预测处理理论家采用)旨在提供一个框架,在该框架中可以解决有关意识现象属性的各种问题,而不试图解释现象本身的存在——这种方法有时被称为“真正的问题”[13,166]。在这个领域中一个关键问题是,硬问题是否真的是一个应该由意识科学来解决的真正挑战,或者是否应该被消除而不是解决。那些持后一...

Nat Commun丨“东方不亮西方亮”:前扣带皮层中的预测误差信号驱动...

预测误差(predictionerror)是指大脑在处理信息时对结果的预期与实际结果之间的差异。在神经科学领域,预测误差通常与奖励学习和决策过程紧密相关。然而,关于大脑如何计算认知预测误差,以及神经预测误差信号是否与任务切换(当个体需要从一个任务转移到另一个任务时,ACC中的预测误差信号可能帮助识别当前的任务策略不再有效或...

武汉大学量子机器学习研究取得突破 纠缠程度影响预测误差

罗勇团队通过深入分析发现,量子数据的纠缠程度、测量次数及训练数据集的大小,共同作用于量子机器学习模型的预测误差。他们首次证实,量子纠缠的效应并非单一正面,其对预测误差的影响可正可负。关键决定因素在于允许进行的测量次数:在充分的测量机会下,增强量子数据的纠缠度能够显著降低预测误差或缩减达到相同预测精度所需的量...

大脑如何为世界建模?从无监督学习到预测加工|《预测算法》

也就是说,预测误差是由系统自行预测的刺激与其实际接收的信号间的失匹配(mismatch)所导致的“惊异”——或为区别于某种常见的、富含主观色彩的经验,我们可以更加正式地称其为“意外”(surprisal,见Tribus,1961)。如前所述,我将系统致力于从事的这项任务描述为“预测加工”——之所以引入该术语,而非沿用更为常见...

Nature重磅:AI击败最先进全球洪水预警系统,提前7天预测河流洪水...

研究团队采用了常见的误差指标来量化模型预测值与实际观测值之间的差异(www.e993.com)2024年11月25日。由于模型预测的不只是未来流量的具体数值,而且还给出了流量预测的不确定性,因此他们使用了概率积分变换(PIT)图来评估预测分布的准确性。研究团队还通过与其他流量预测模型的对比来评估所提出模型的性能。这包括了传统的物理模型和其他机器学习模型...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

大脑通过选择性放大意外视觉信号优先处理预测误差伦敦大学学院SainsburyWellcomeCentre的研究团队通过虚拟现实技术,深入探究了大脑如何处理预测误差,尤其是新皮层与丘脑之间的协作机制。这一发现对于理解大脑预测处理机制具有重要意义,并可能对孤独症谱系障碍和精神分裂症谱系障碍的研究提供新的方向。

多巴胺,不仅仅与快乐有关

科学家认为,多巴胺神经元的活动编码了奖赏预测误差,即动物认为它会得到的奖赏与实际奖赏之间的差异——得到的奖赏越是令人惊讶,脑中释放的多巴胺就越多。上世纪90年代,科学家提出了一个有关多巴胺的主流假设,他们认为因奖赏预测误差而引发的多巴胺水平的快速变化,为动物寻找最佳策略提供了重要的指导信号。

临床预测模型步骤详解:关于预测模型的样本量

有些预测因子则需要更高级的测量方法,如多基因风险评分、组学数据或影像学数据。在临床实践中应用时,测量这些预测因子的成本可能过高,如果一个用于基层医疗的模型,包含的预测因子的测量成本过高,那么该模型可能永远不会被使用。通过考虑每个预测因子在临床实践中的来源,我们在选择数据集覆盖的预测因子时,就能评估哪些在实...

寻找认知中的判断偏差

依赖单一的个案进行因果性思维是预测性误差的重要来源，而采取统计性观点则是避免这些误差的方法之一。想一想，“他们之所以失败是因为缺乏经验”或“他们之所以成功是因为有一位出色的领导者”这类断言，你很容易就能想到反例：有些经验不足的团队成功了，而拥有杰出领导者的团队却失败了。经验和才华与成功之间的相关...