追问daily | 首个人类认知基础模型发布?人类如何分辨AI生成的内容...

研究基于贝叶斯模型选择,通过预期自由能(ExpectedFreeEnergy)框架,将结构学习视为对模型证据的最大化优化过程。具体而言,该方法利用变分自由能构建生成模型,使其能自适应地更新模型结构以最小化预期自由能,从而提升模型对新数据的适应性。在MNIST手写数字数据集上,该方法实现了图像分类,并通过视觉任务验证了模型动态学...

自动贝叶斯的状态、参数、模型优化

3.通过在模型选择变量m上施加特定结构或局部约束,我们在第5.1-5.3节中恢复并自动化了贝叶斯模型平均、选择和组合。我们在第6.1节中验证了我们提出的方法。在第6.2.1节中,我们说明了它在具有连续和离散随机变量的模型中的使用,之后在第6.2.2节中我们继续以语音活动检测为例,我们在m上添加了时间结构。第7节讨论...

从单案例贝叶斯推断到贝叶斯分层推断

贝叶斯分层模型对于这些具有多层级数据结构的问题非常有用。在深入探讨计算算法之前,我们将详细阐述单案例分析和分层建模。图1:单案例分析(左)和分层模型(右)的图示说明对于单案例分析,我们有:对于图1右侧面板中的贝叶斯分层模型,具体数学公式是:贝叶斯分层建模算法作者:上海外国语大学司世景,上海外国语大学数据...

升维思考,降维行动

通过将每个词转换成高维向量,模型可以更好地表示每个词的复杂含义和它与其他词之间的关系。这就是升维思考的第一步:将简单的文字映射到更高维度的空间,从而捕捉它们的复杂语义和语境信息。2.Transformer的自注意力机制接下来,Transformer模型使用其核心机制——多头自注意力机制来处理这个向量序列。自注意力...

经典综述:自由能原理——统一的大脑理论

首先是生成模型的形式及其在大脑中的表现形式。对贝叶斯方法的一种批评是,它们忽略了推理所必需的先验信念是如何形成的[27]。然而,这种批评在层次化生成模型中就不存在了,因为其中先验信念本身就是最优的[26,28]。在层次化生成模型中,一个层级的原因会产生下一个层级的次要原因;感官数据本身是在最低层级产生的(...

【行业报告】每日收入分成凭证(DRO)现金流预测及证券化信用评级研究

此外,从品牌运营的商业逻辑来看,由于门店的盈利模型和风险因子与品牌高度相关,而同行业内的品牌都具有相似的盈利模式与风险特征,同品牌的门店在不同城市或滴灌坪的运营逻辑则差异不大,因此,行业因子是影响门店收入的最重要因素(www.e993.com)2024年11月3日。综上所述,我们将以行业维度做为核心指标对门店进行分组,并对不同组别下的门店未来收入...

Nat Biotechnol | Cell2location : 贝叶斯算法联合分层分析绘制...

研究人员开发了Cell2location算法,可针对不同组织,应用贝叶斯模型细粒度地从空间转录组数据中解析细胞类型、创建细胞图谱。Cell2location可以处理复杂的数据,可对scRNA-seq和空间转录组多数据集进行联合分析。该模型的独特之处在于,采用分层设计来分析跨空间位置的统计强度,从而提高分辨率和灵敏度,特别是用于解析复杂组织中...

论文中的统计报告建议:生存分析和贝叶斯统计方法

如果使用详细的先验分布,审稿人很可能会对此进行额外的审查,所以作者应该为选择的先验分布提供强有力的理由,并为所做的具体选择提供依据。如果是分层模型,请指定模型更高层次的结构。如果该分析将用于支持治疗效果的管理决策,则可能需要定义一个标准,例如,后验概率效应>0.95或其他阈值,并通过模拟证明该方法犯I类错...

...论文、Nature新子刊创刊首发,这是你常听到的贝叶斯统计与建模

贝叶斯工作流程的前两个步骤如上图1所示。首先确定先验分布,先验的选择通常被视为研究者在实现贝叶斯模型时要做的一个更重要的选择,因为它对最终结果影响巨大。要实现合适的先验,需要用到先验预测检验流程。然后是确定似然函数,将似然函数结合先验得到后验分布(或后验)。先验和似然函数对于确定后验分布非常重要。这...

【华泰金工林晓明团队】舆情因子和BERT情感分类模型——华泰人工...

分层测试法与回归法、IC值分析相比,能够发掘因子对收益预测的非线性规律。也即,若存在一个因子分层测试结果显示,其Top组和Bottom组的绩效长期稳定地差于Middle组,则该因子对收益预测存在稳定的非线性规律,但在回归法和IC值分析过程中很可能被判定为无效因子。分层测试模型构建方法如下:...