算法人生(9):从“贝叶斯更新”看“战胜拖延”(消极预期版)
如果你继续摸球,每次都依据最新的后验概率作为下一次的先验概率,不断重复以上步骤。这样,随着越来越多的数据(摸球结果)积累,你对红球比例的估计会越来越准确。贝叶斯更新的理念在于,我们对事物的认识应该是动态变化的,随着新信息的到来,我们需要不断地修正和完善自己的认知。二、贝叶斯更新思想对“走出拖延”的启...
麻省理工学院高级贝叶斯优化技术展现出预测能力
试图预测民意结果的民调专家和寻找遥远系外行星的天文学家至少有一个共同点:他们经常使用一种久经考验的科学技术——贝叶斯推理。贝叶斯推理使这些科学家能够从民意调查结果等数据中有效地估计出一些未知参数——比如选举的获胜者。但贝叶斯推理的速度可能很慢,有时会耗费数周甚至数月的计算时间,或者需要研究人员花费数...
每个问题的答案都是贝叶斯模型比较,假设竞争
这种使用先验的方式,有效地“关闭”参数-通过将其固定在某些预先确定的值(例如零)-将在接下来的步骤中变得重要。在指定了先验之后,贝叶斯推断-也称为估计或反演-提供了参数的后验概率p(θ|y)。这些后验与先验和可能性之间由贝叶斯规则相关联。为了比较相同数据的不同模型——即执行贝叶斯模型比较...
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
步骤1.模型搜索和参数估计。我们采用贝叶斯收缩法规范和估计DM-FLM模型,从其后验分布中采样G次(不包括burn-in阶段的采样),获得参数的抽样θ(g)??π(θit|D),其中D={(Xit,yit(c)obs):it∈S0}是未处理观测的集合。由于贝叶斯收缩,π(θit|D)实际上是分布的混合。步骤2:预测和整合。我们通...
加速科学进步:通过贝叶斯对抗性合作
实际上,理论比较的贝叶斯方法可以分解为三个步骤:(1)模型说明;㈡模型反演;以及(iii)模型比较。首先,必须根据所检查的生成过程的性质来指定生成模型。例如,如果我们的实验设计需要收集两种选择的强迫选择(2AFC)反应,则可以通过二项式似然函数的说明构建一个能够生成二进制选择数据的模型(图3a)。然后,这个“通用”模型可...
真正的高手,都是贝叶斯主义者
用好贝叶斯定理的“五把铲子”第一把铲子:接受不确定性,用概率思维来决策和行动埃隆·马斯克说过,“我从概率的角度看待未来(www.e993.com)2024年9月7日。未来就像概率这条河流的一个分支,我们可以采取一些行动来影响那些概率,或者加速或者放慢某个事件的进展,或者引入新的东西。”
谁说直觉与深思不相容?基于自由能的新思路
这个框架中目标导向规划的灵活性源于其能够将任何未来的目标分解为一系列连续的步骤,仅预测接下来的观察结果。这种方法限制了目标导向意图与先验分布之间的差异,从而压缩了搜索空间,使搜索过程更加高效。这一点对于大模型也是适合的。此外,根据框架中的KL散度项,我们可以理解预测编码中的层级结构,即为了减少模型的复杂...
万字聊聊面向不确定性环境的自动驾驶运动规划
尽管蒙特卡洛模拟可近似估计某个状态的好坏,但大规模的模拟过程需要消耗大量时间,因此模拟所有状态不具备可行性。蒙特卡洛树搜索选择最具有潜力与价值的节点进行蒙特卡洛模拟,从而使搜索树在较好的策略上进行扩展。蒙特卡洛树搜索算法主要包含4步:选择、扩展、仿真、反向传播。部分可观测的蒙特卡洛规划(PartiallyObservableMont...
智能汽车多传感器信息如何融合应用?
它假定位置参数是符合高斯分布的,即完全可以被均值和协方差参数化:X??N(μ,σ-2),当传感器的信息流开始的时候,卡尔曼滤波器使用一系列的状态信息来预测和衡量更新步骤去更新被追踪目标的信心值(概率)。3.1.3多贝叶斯估计法多贝叶斯估计将每1个传感器作为1个贝叶斯估计,将多个独立物体的关联概率分布综合成1...
量子贝叶斯算法的金融应用
该阶段可以通过点估计或者贝叶斯估计得到。学习阶段的目标是根据数据建立一个准确的贝叶斯网络模型。第二,在推断阶段,使用已经学习到的模型和观测到的证据来计算后验概率。该步骤可以利用贝叶斯定理结合链式法则得到。推断可以帮助我们回答关于系统中变量状态的各种问题,例如,预测未来事件的概率、诊断问题的根本原因或者填补...