奥卡姆剃刀与贝叶斯范式
然而,计算最优秀模型的平均值正是贝叶斯公式的要求!许多研究人员已经意识到了这一点。例如在2016年,亚林·加尔发表了他的博士论文《深度学习中的不确定性》(“UncertaintyinDeepLearning”),加尔在其中证明了机器学习中的大量常用技巧都可以用贝叶斯主义的语言重新诠释。我们刚才说到的随机失活正是这种情况!这...
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...
万字独家视频专访:斯坦福李飞飞教授回顾20年AI征程,并解读未来...
首先是统计机器学习,当时我的第一堂研究生课程实际上就是“神经网络和模式识别”。我们阅读了反向传播的论文,也学习了支持向量机、贝叶斯网络、提升方法和核方法等。当时我们使用这些工具开始研究AI问题,比如计算机视觉。其次,我认为发生在实验室之外、学术界之外的一件事对AI具有决定性作用,那就是互联网的崛起。我...
【学术前沿】邱泽奇:文科智能的未来图景
此外,人工智能可以学习假设的贝叶斯后验分布,利用分布生成与科学数据和知识相吻合的假设。实践策略如黑箱预测、引导组合假设空间、优化可微假设空间等。第四,驱动实验与仿真。实验成本高昂、操作复杂是理科始终面对的实践难题,计算机仿真一直是替代方案,人工智能为计算机仿真提供了更为有效和灵活的实验手段。科学家可以通过...
文科智能的未来图景_原创精品_人民论坛网
例如,可以在噪声观测中识别候选符号表达式,进而生成假设、帮助设计(如一个能与治疗目标结合的分子),或设想可以推翻数学猜想的反例。此外,人工智能可以学习假设的贝叶斯后验分布,利用分布生成与科学数据和知识相吻合的假设。实践策略如黑箱预测、引导组合假设空间、优化可微假设空间等。
再取进展!硕士生以第一作者身份在国际著名期刊上发表文章
以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮,可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、机器/深度学习、大尺度模拟、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论...
千面科学丨从科技到游戏,树状图如何影响我们的思维与观念
当然树状图也并不总是表示时间的先后顺序,还可以用来表示贝叶斯概率,例如流传病学的树状图表现的是一个概率因果关系,而非时间。这里比较有意思的是具体语法树和抽象语法树的区别。来看简单的例子,图2是一个简单的具体语法树。S代表句子(sentence),N代表名词(noun),VP代表动词短语(verbphrase),V代表动词(verb),...
当AI学会了闻味儿,人类就可以少工作70年
近期的研究表明,AI模型可以让机器拥有比人类更好的“嗅觉”,从而实现对气味的数字化。研究人员通过创建一个机器学习模型和训练基础素材,成功建立了一个能够如实反映气味特征的人类嗅觉高维图谱。这项研究成果有望在工业、医疗和环境等领域带来广泛应用。??AI模型让机器拥有比人类更好的“嗅觉”,实现对气味的数字化...
老婆到底生气没?论概率学在老婆情绪中的应用
结论9:贝叶斯估计之所以称为最优,是因为利用了先验信息,即日常生活中你对老婆爱好、性格、习惯的留心,没有这些基本操作,再怎么花里胡哨都是次优。代价函数与条件风险实际中,不能单纯地只考虑概率分布,还应考虑不同取值带来的后果。代价函数(CostFunction)就是对随机变量不同取值后果的度量。
在小行星来临之前,恐龙就已经岌岌可危?
httpstheconversation/dinosaurs-were-already-in-decline-before-the-asteroid-wiped-them-out-new-research-163624httpbristol.ac.uk/news/2021/june/dinosaurs-in-decline-.htmlhttpsnature/articles/s41467-021-23754-0#图片素材来源:封面图:EnginAkyurt/Pexels...