自动贝叶斯的状态、参数、模型优化
在本文中,我们遵循[31]的精神,它表明许多概率推断算法,例如(循环)信念传播[32,33]、变分消息传递[30,34]、期望最大化[35]、期望传播[36]都可以表述为约束Bethe自由能[37]最小化过程。具体来说,在第5节中,我们旨在将不同的贝叶斯模型比较方法表述为可自动化的消息传递算法。这不仅有可能缩短设计周期,而且...
还在人工炼丹?自动提示工程指南来了,还带从头实现
下面将使用Python、VertexAI和Gemini1.5模型从头开始实现OPRO算法。下面将逐步分解该过程,并会清晰地解释各个代码片段。最终将会得到一个可用于优化我们自己的LLM项目的OPRO实现。数据集对于APE工作流程,我们需要一个数据集来训练优化器LLM。为了实现性能提升,我们需要使用LLM难以正确处理的...
智能的精髓在于避免单纯的计算
通过对每个动作的奖励反馈,智能体能够逐步优化其决策过程,实现更高效的策略谋算。在自动驾驶系统中,谋算体现在路径规划和决策制定上。车辆需要在复杂的交通环境中实时做出反应,选择最佳行驶路径。通过使用A*算法、Dijkstra算法等路径规划技术,自动驾驶系统能够快速计算出最优路线,确保安全和高效。在现实场景中,自动驾驶不...
Nature重磅!寒门博士连发3篇Nature,材料领域迎来“大开门”
1.3实现将材料行为模型与深度学习算法相结合,以提高预测准确性。2.弹塑性材料模拟理论知识+代码+实操:2.1探索全场弹塑性有限元模拟的基本原理和步骤。2.2讲解如何利用深度学习算法进行塑性校正,提高模型的可靠性。2.3分享弹塑性模拟的实际案例,分析模型的表现及其改进方向。3.使用机器学习优化有限元分析理论...
算法人生(9):从“贝叶斯更新”看“战胜拖延”(消极预期版)
贝叶斯更新的大致步骤包括(以红白球概率为例):假设我们在猜测一个装有红球和白球的袋子中到底有多少个红球?开始时有个初步猜测(先验概率):在你摸球之前,你对袋子里红球的比例有一个初始的猜测。比如,你可能听说袋子中大约一半的球是红色的,这就是你的“先验概率”,它是你根据现有的信息做出的猜测。收集新信息...
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(www.e993.com)2024年10月17日。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。
麻省理工学院高级贝叶斯优化技术展现出预测能力
与另一种流行的贝叶斯推理加速方法相比,他们的方法可以更快地获得更精确的结果。使用这种新的自动化技术,科学家只需输入他们的模型,然后优化方法就能完成所有的计算,提供某个未知参数的近似值。该方法还能提供可靠的不确定性估计,帮助研究人员了解何时应该相信它的预测。这种多用途技术可应用于各种包含贝叶斯推理的科学...
朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)
第四,关于贝叶斯原理(Bayesprinciple)。在本书的第六章,作者多次提及与贝叶斯相关的概念,交叉地使用贝叶斯推断,贝叶斯方法,以及贝叶斯重整化理论。作者这样评价贝叶斯推断:“通过动态贝叶斯推理(DBI)过程,我们可以不断收集新数据,使模型在空间中流动并逐步接近可能产生观测数据的本质实体。这个过程从一个种子假设开始,通...
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。
真正的高手,都是贝叶斯主义者
方法如下:第一步,为失事飞机构建数学模型,在空间上量化;第二步,估算每一个格子的失事概率,偏红代表概率大,偏蓝代表概率小;第三步,找概率最高的格子,如果没找到,重新更新概率;第四步,不断地重复此过程。打开网易新闻查看精彩图片下图中B区域概率是50%,因此第一步就搜索该区域。搜索之后不在B区域,但是找...