...申请基于逐级分层提取CVT误差预测专利,实现对CVT误差的精准预测

专利摘要显示,本发明为基于逐级分层提取CVT误差预测方法、系统、设备及介质,通过使用变分模态分解VMD对获取的CVT误差历史序列进行分解获得模态分量;构建逐级分层的特征提取结构,基于模态分量和CVT误差历史序列输出最终特征;构建基于改进LSTM模型的CVT误差预测模型,改进LSTM模型具体为在LSTM模型对候选细胞状态的计算中引入注意力...

意识理论 概述|科学|方法论|统一性|现象学|元认知|有机体_网易订阅

第三种策略(由一些预测处理理论家采用)旨在提供一个框架,在该框架中可以解决有关意识现象属性的各种问题,而不试图解释现象本身的存在——这种方法有时被称为“真正的问题”[13,166]。在这个领域中一个关键问题是,硬问题是否真的是一个应该由意识科学来解决的真正挑战,或者是否应该被消除而不是解决。那些持后一...

武汉大学量子机器学习研究取得突破 纠缠程度影响预测误差

罗勇团队通过深入分析发现,量子数据的纠缠程度、测量次数及训练数据集的大小,共同作用于量子机器学习模型的预测误差。他们首次证实,量子纠缠的效应并非单一正面,其对预测误差的影响可正可负。关键决定因素在于允许进行的测量次数:在充分的测量机会下,增强量子数据的纠缠度能够显著降低预测误差或缩减达到相同预测精度所需的量...

临床预测模型步骤详解:关于预测模型的样本量

预测的绝对误差是指患者的预测风险与真实风险之间的绝对差值。真实风险永远不可知,但仍可使用近似公式估算出保持足够小平均绝对误差(如小于5%)所需的样本量。计算公式如下:注:示例中结局事件发生率为0.3,预测因子数(P)为10,预测的平均绝对误差(MAPE)为0.053.多大的样本量可以将过拟合降至最小?过拟合是指模...

大脑如何为世界建模?从无监督学习到预测加工|《预测算法》

但标准的联结主义方法(反向传播的训练)在两个方面碰了钉子:一是它需要提供足够数量的、已预先分类的训练数据,以支持监督式学习;二是训练难以在多层网络架构中展开,因为对误差信号的反应需要在各层级间进行分配,而分配方式往往难以确定下来。适用于多层架构的预测驱动学习恰好同时解决了这两个难题。

拥抱无序:在预测处理中寻觅不确定性的价值

‘求知’行动,在预测处理的理论中,是为尽量减少未来可预期的惊讶(降低可预期的预测误差)而选择的行动(www.e993.com)2024年11月25日。简单的策略(如回到那个更熟悉的地点)和更复杂的、人类独有的策略(如使用谷歌地图帮助我们从任何地点到达目的地)其实都遵循同一个逻辑:即以不同的方式,在不同的时间范围里,从所在环境中获取信息,以减小任务中显...

【华安金工】择时因子之争:宏观经济变量还是投资者情绪?

标准方法:标准方法依赖于无惩罚的最大似然估计(MLE)。假设误差项是独立同分布的正态随机变量。正如Gu等人(2020)所讨论的,当潜在预测变量的数量相对于金融时间序列的长度较大时,标准MLE在样本外的预测表现极不稳定,因此推荐使用两种标准的机器学习技术:LASSO和ElasticNet方法。

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

大脑通过选择性放大意外视觉信号优先处理预测误差伦敦大学学院SainsburyWellcomeCentre的研究团队通过虚拟现实技术,深入探究了大脑如何处理预测误差,尤其是新皮层与丘脑之间的协作机制。这一发现对于理解大脑预测处理机制具有重要意义,并可能对孤独症谱系障碍和精神分裂症谱系障碍的研究提供新的方向。

寻找认知中的判断偏差

依赖单一的个案进行因果性思维是预测性误差的重要来源，而采取统计性观点则是避免这些误差的方法之一。想一想，“他们之所以失败是因为缺乏经验”或“他们之所以成功是因为有一位出色的领导者”这类断言，你很容易就能想到反例：有些经验不足的团队成功了，而拥有杰出领导者的团队却失败了。经验和才华与成功之间的相关...

揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角

监督式机器学习方法旨在最小化预测误差,而不是估计因果效应。例如,对于结果的最小绝对收缩和选择算子(leastabsoluteshrinkageandselectionoperator,LASSO)回归倾向于选择一组高度预测结果的协变量子集。然而,这样的子集可能不是估计ATE的最佳子集。此外,如果省略了与处理状态高度相关的协变量,即使它们与结果的相关性...