实现机器人领域的ChatGPT时刻,需要大模型+强化学习丨明星教授...

原因在于,难以用扩散模型简单地给出对数似然,并用强化学习进行优化。此时,我们需要创造性地解决问题。优化需要的是图像对数概率的梯度。在扩散过程中,我们可以得到每一个去噪步骤的对数概率。因此,可以开发一种去噪扩散策略优化算法,将扩散过程的每一步都视为马尔科夫决策过程(MDP)中的一个时间步,将扩散模型视为一...

一种彻底新理论,关于大脑如何表示和计算概率

在结果部分,我们给出了两个基于模拟的示例,展示了Sparsey核心算法——代码选择算法(CSA)(Rinkus,1996,2004,2005,2008,2010,2013,2014)——的机制细节,该算法不仅激活了与最佳匹配或最可能的输入相对应的代码,还以粗略排序的保真度激活了所有存储输入上的整个相似性/似然度分布。此外,CSA在存储输入数量增加时,其步骤...

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

该算法首先随机初始化模型参数。然后在两个步骤之间迭代:1、期望步(e步):根据观察到的数据和模型参数的当前估计,计算模型相对于潜在变量分布的期望对数似然。这一步包括对潜在变量的概率进行估计。2、最大化步骤(m步):更新模型的参数,以最大化观察数据的对数似然,给定e步骤估计的潜在变量。这两个步骤重复直到...

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...

第二,赫克曼此前模型选用极大似然估计方法,二阶段估计是对选择偏差的矫正。其主要思想是:第一阶段,导出工作时间大于0的条件下,对市场公司扰动的条件概率,对条件概率进行极大似然估计;第二阶段是利用极大似然估计的结果对市场工资方程进行OLS、WLS估计,从而对选择性偏差进行校正。他的思想激发了后续大量的研究与应用。

NISQ时代的混合量子-经典算法:现状、展望及未来 | 综述荐读

肖尔的多项式时间算法用于对两个大素数p1和p2的乘积N=p1p2进行因式分解,被认为是第一个有用的量子算法。鉴于肖尔算法的实际应用会给现代计算机安全带来很大风险,因此它可能是影响最大的量子算法——它被视为量子计算能力的典型例子。然而,肖尔算法远非“纯粹的”量子算法;当然,它应该被视为一种混合算法。该算法的...

从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石

最大似然估计小结最大似然估计总是能精确地得到解吗?简单来说,不能(www.e993.com)2024年11月2日。更有可能的是,在真实的场景中,对数似然函数的导数仍然是难以解析的(也就是说,很难甚至不可能人工对函数求微分)。因此,一般采用期望最大化(EM)算法等迭代方法为参数估计找到数值解,但总体思路还是一样的。

人人都能看懂的EM算法推导

求解方法是通过梯度下降算法,训练数据不断迭代得到最终的值。极大似然法:最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取m组样本观测值的概率极大,也就是似然函数极大。假设误差项,则(建议复习一下正态分布的概率密度函数和相关的性质)令则,即将极大似然函数等价于极小化代价函数。

从原理到实现,详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法

1.类似极大似然的思路估计该方法就是用,使得取值最大的p对应的作为的估计值,即该方法仅仅将用户对标的物的评分看为类别变量而忽略具体评分的数值,而下面的方法则利用了评分的具体数值。2.采用加权平均来估计用户对标的物的估计可以取中的任一值,基于上面的公式1,取每一个值都有一个概率估计,那么最自然...

机器学习算法中的概率方法

参数估计的两个不同学派的基本观点是什么?这实际上是参数估计(parameterestimation)过程,统计学中的频率主义学派(frequentist)和贝叶斯学派(Bayesian)提供了不同的解决方案[3,9]。频率主义学派认为参数虽然未知,但却是客观存在的固定值,因此通常使用极大似然估计来确定参数值。贝叶斯学派则认为参数是未观察...

全面了解后3G时代的技术走向:4大关键技术

最大似然检测方法可以通过充分统计向量的噪声方差直接推导出来,但是最大似然检测的复杂度是随M呈指数增长的,因此,次最优但复杂度较低的V-BLAST是较可行的方法。V-BLAST检测器包括两部分:一个线性变换和一个串行干扰抵消器,线性变换通过迫零算法或最小均方误差准则消除MAI,经过线性变换后,子流中的具有最高信噪比编码...