重磅:分析神经符号NeSy系统 的7个维度
其典型示例是马尔可夫逻辑网络(MLNs)[100],概率软逻辑(PSL)[3]也遵循这一理念。无向StarAI模型由一组加权子句组成,这些子句成为软约束。子句权重越高,违反这些约束的可能世界的可能性就越小。在极限情况下,当权重为时,约束必须得到满足,成为纯逻辑约束,即硬约束。加权子句比有向模型中的确定性子句规定了一...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
只要这些动作能够周期性地回到一些关键的、有利于生存的状态(例如在小误差范围内驾驶汽车),它就可以是复杂和游走的,这些关键的状态集合被称为“全局随机吸引子”(globalrandomattractor)[10]。正是这些动作被自由能原理所优化。到目前为止,我们所说的只是生物智能体必须避免“惊奇”,以确保它们的状态保持在...
两个小例子来理解贝叶斯公式
P(A+B)=P(A)+P(B)A,B互斥P(AB)=P(A)*P(B|A),P(A)>0它就好像是一个动态的天平,因为条件的变化而不断保持一种平衡,我来举两个例子。第1个是出行相关的,我们出门的时候通常会有多云天气,我们想根据日常的一些信息来判断是否会下雨。50%的雨天的早上是多云的!多云的早上其实挺多的(大约...
贝叶斯定理:10个让你更厉害的观念
从人生选择,到创业逻辑,再到人工智能,贝叶斯定律可能是对世界影响最大的公式之一。????????你并不需要太多准备知识,就能完成绝大多数贝叶斯定理的计算。????????除此之外,这个神奇的定理还给我们带来如下十个观念,彻底改变了我们看世界的方式。????1.信念的种子:基础比率的力量从一个主观的...
陆晨博士:从2022年高考数学中的贝叶斯推理题谈起
在上面著名的贝叶斯公式中,P(A)和P(B)都是先验概率,而A有可能是诱发B的一个原因和条件。在观察到事件B发生后对于事件A发生概率的预测是基于原来事件A发生的原始概率预测的一个修正和调整。而这个调整比例P(B|A)/P(B)被称为似然比。在今年高考数学考卷中赫然发现一道贝叶斯推理计算题:...
技术探秘 | 自动驾驶汽车传感器融合系统,及多传感器数据融合算法...
传感器融合系统示例传感器融合的复杂程度有所不同,并且数据的类型也不一样(www.e993.com)2024年10月17日。两个基本的传感器融合示例是:a)后视摄像头加上超声波测距;b)前方摄像头加上多模式前置雷达——参见图2。现在,我们可以通过对现有系统进行轻微更改和/或通过增加一个单独的传感器融合控制单元来对其进行实现。
学会“贝叶斯公式”,不被别人吓唬住
我们要求的是概率??P(A|T)。由贝叶斯公式可知:由定义及医生告诉我们的话可知,其中P(A)=0.001,??P(T|A)=1-0.05=0.95??。因此代入数据可得,P(A|T)=0.087/***我是计算部分的分割线***/严谨的计算告诉我们,这个概率居然甚至连10%都不到,上面小问题的正确答案应该是C!一般来说正在上大学的学...
贝叶斯定理为何能名满天下?AI从此不再只是个理科生
P(B)是B发生的概率。而贝叶斯定理的含义也不言而喻:先预估一个“先验概率”,再加入实验结果,看这个实验到底是增强还是削弱了“先验概率”,修正后得到更接近事实的“后验概率”。就知道你没看懂……那还是举个例子吧!我们以COVID-19疫情为例。
韭菜防割手册:投资不懂“贝叶斯”,买遍A股也枉然
虽然我们不喜欢公式,但图穷匕见,最后还是要走到这一步,贝叶斯定理的公式如下:P是英文probability的简写,P(A)代表A事件发生的概率,P(A/H)代表在H发生的情况下A发生的概率。P(A)被称为先验概率,P(A/H)则被称为后验概率,上面这个公式同样可以定义成:后验概率=先验概率*似然估计,其中似然...
清华大学朱军博士:可扩展的贝叶斯方法与深度生成模型
我们先看一下这个经典的贝叶斯定理,它有一个很好的性质是序列更新的,这对于处理流式数据非常适合。比如:用B1,…,Bt表示第一个时刻到第t个时刻的数据集,我们可以得到一个递推公式:假设已经算出来了第t-1时刻的后验分布,那么下一个时刻t的后验分布正比于第t-1时刻的后验分布乘上新来数据集Bt的似然函数,这个...