因果干涉的密度估计归一化流

估计干预的密度具有几个关键优势:它允许识别潜在结果分布中的多模态性;它允许估计分布的分位数;并且它允许计算潜在结果落在某个范围内的概率。重要的是,由于因果推断的基本问题,即反事实结果通常从未被观察到,因此也无法从真实干预分布的样本中获取数据,所以传统的密度估计方法不适用于IDE。有效的IDE也远比有效估计平均...

概率分布深度解析:PMF、PDF和CDF的技术指南

概率密度函数(PDF)用于描述连续随机变量。与为离散值分配概率的PMF不同,PDF描述了随机变量落在特定范围内的可能性。在连续分布中,任一具体点的概率为零,但我们可以通过对PDF在某个区间上进行积分来计算变量落在该区间内的概率。正态分布(也称为高斯分布)是最常用的连续概率分布之一。其PDF可以表示为:PDF给出了...

概率分布通用逼近器 universal distribution approximation

所谓分布普遍性是指某一类生成模型可以表示任意分布p(x)。由于神经网络的特性,我们不能指望我们的生成模型能够完全(即在数学意义上的精确相等)地表示p(x)。通过回归领域的类比,这一点变得清晰:具有ReLU激活函数的神经网络总是建模分段线性函数,因此它永远无法精确回归抛物线。然而,对于任意有限的??>0并...

Yann LeCun最新万字演讲:致力于下一代AI系统,我们基本上不做LLM了

但如果是视频,视频帧,我们没有很好的方法来表示视频帧上的概率分布。事实上,我的意思是,这项任务是完全不可能的。就像,如果我拍下这个房间的视频,我拿一个相机,我拍下那部分,然后我停止视频,我让系统预测视频中的下一个是什么,它可能会预测在某个时候会有房间的其余部分,会有墙,会有人坐着,密度可能与左边相...

1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)_手机...

该定理对公司资本结构框架进行了详细的研究,揭示了在资本市场完备、无交易成本、投资理性、负债无风险以及预期收益率概率分布相同的基本假设条件下,公司价值的决定因素。MM定理主要分为两类:一是在不考虑税收的条件下,企业负债与否不影响企业价值,负债企业的权益资本成本等于处于同一风险等级的无负债企业的权益资本成本再...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

在探讨体重减轻的模型时,我们通常会遇到各种统计分布,其中最常见的是正态分布和泊松分布(www.e993.com)2024年11月3日。正态分布,因其钟形的概率密度函数而广为人知,常用于描述自然现象中的随机变量,比如人的体重。它假设数据围绕一个中心值(平均值)对称分布,并且数据的分散程度(标准差)决定了分布的宽窄。

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...

图灵奖得主杨立昆:LLM缺乏对世界的理解力、孩子看到的视觉信息量...

但是当它是视频、视频帧时,我们没有一个好的方法来表示视频帧上的概率分布。事实上,我的意思是这项任务完全不可能。例如,如果我拍摄这个房间的视频,对吧,我拿起一个相机,拍摄那一部分,然后停止视频,然后我要求系统预测视频中的下一个内容。它可能会预测房间的其余部分,在某些时候会有墙壁,会有坐在那里的人,密...

深入理解双变量(二元)正态投影:理论基础、直观解释与应用实例

现在,正态二元分布的边际概率密度函数是正态单变量。X的边际函数由以下公式给出:现在我们可以计算给定X=x时Y的条件分布。注意,这仍然是正态的:代入联合密度函数和边际密度函数得到投影密度投影公式现在是给定X=x时Y的期望,可以通过积分投影密度函数来计算。指数内的二次项可以解释为随机变量减去其均值。在这...

大模型产品化第一年:战术、运营与战略

如果n值太低,模型可能会过度依赖这些特定示例,影响其泛化能力。一般来说,n应≥5。不要害怕将n值提高到几十次。示例应代表预期输入的分布。如果你正在构建一个电影摘要生成器,它应该包含不同类型电影的样本,大致比例与你在实践中期望看到的一致。不一定需要提供完整的输入-输出对。在许多情况下,仅提供期望输出的...