【人工智能】小孩子也能动手创建自己的AI小模型

“[学生]还可以添加代表其文化的声音、图像和背景,”Manuj说。Dhariwals还开发了一个工具,孩子们可以尝试更高级的概念,比如马尔可夫链,其中前一个变量会影响后一个变量。例如,一个孩子可以建立一个人工智能,用乐高积木随意建造房屋。孩子可以决定,如果人工智能首先使用红砖,那么接下来使用黄砖的百分比就会设置得...

必知!5大AI生成模型

其算法原理深入浅出,将数据生成过程视为一个马尔可夫链。数据从目标状态出发,每一步都逐渐向随机噪声过渡,直至达到纯粹的噪声状态。随后,通过逆向过程,数据从纯噪声逐渐恢复至目标状态。这一复杂过程通过一系列的条件概率分布得以精确描述。训练过程则分为两大阶段:前向过程(ForwardProcess):从真实数据起始,逐步加...

生成模型的流形、KL的正式严格定义

sa(,??r)与马尔可夫链蒙特卡罗一起用于生成样本,然后用于初始化另一个现在使用s(,??t-1)的马尔可夫链;这个过程一直重复到使用sX(,01)为止,比仅使用sX效果好得多。(,01).虽然这种方案从p.Xo1而不是从pX产生近似样本,但只要o1足够小,实际上差异可以忽略不计。5.1.2基于分数的扩散模型这些方程式相...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例

11.马尔可夫链实现简单的马尔可夫链:states=['A','B','C']transition_matrix={'A':{'A':0.3,'B':0.6,'C':0.1},'B':{'A':0.4,'B':0.2,'C':0.4},'C':{'A':0.1,'B':0.3,'C':0.6}}defnext_state(current):returnrandom.choices(states,weights=list(transit...

ACL 2024公布7篇最佳论文,华中科技大学本科生一作成果获奖

在前期阶段中(Noising),研究人员通过向现代汉字图像X0引入噪声,利用可控的马尔可夫链过程,将其过渡到类似于纯噪声的状态,最终形成高斯分布N(0,I)。在去噪(Denoising)阶段中,研究人员使用U-Net架构训练模型fθ预测噪声e和恢复图像,并且利用et??N(0,I)引入随机性,以增强模型生成结...

蒲英霞 | 用地理信息系统映照真实世界

而在2023年获批的国家自然科学基金面上项目“空间动态OD面板模型优化与时空动力机制分析”的研究中,蒲英霞又围绕OD流所在网络系统的起讫点要素、周边环境和时空结构表达中的不确定性,通过凸组合和马尔可夫链-蒙特卡罗模型综合等方法,对所有可能出现的模型以后验概率为权重进行加权平均,构建并优化空间动态OD面板模型,对OD...

机器学习框架NIS+:通过最大化有效信息识别“因果涌现” | NSR

同时,这些动力学可能具备不同的因果效应强度,这一强度可以用定量指标:有效信息(EI)来刻画。如果宏观的EI大于微观的EI,则我们可以判定该系统发生了因果涌现。下图左展示了因果涌现的概念框架,右展示了在一个马尔可夫链上发生因果涌现的例子。因果涌现理论示意图...

从马尔可夫链到GPT,字节跳动AI Lab总监李航细说语言模型的前世今生

n-gram模型是一种基本模型，它假设每个位置的单词仅取决于前n-1个位置的单词。也就是说，该模型是一个n–1阶马尔可夫链。马尔可夫链模型非常简单，只涉及两个状态之间的转移概率。马尔可夫证明，如果根据转移概率在两个状态之间跳跃，则访问两个状态的频率将收敛到期望值，这是马尔可夫链的遍历定理。在...

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV|附代码数据

图6.GARCH(1,1)模型的波动率。马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)MCMC由两部分组成。_蒙特卡洛_部分处理如何从给定的概率分布中抽取随机样本。马尔可夫链部分旨在生成一个稳定的随机过程,称为马尔可夫过程,以便通过蒙特卡罗方法顺序抽取的样本接近从“真实”概率分布中抽取的样本。

MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率...

图6.GARCH(1,1)模型的波动率。马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)MCMC由两部分组成。_蒙特卡洛_部分处理如何从给定的概率分布中抽取随机样本。马尔可夫链部分旨在生成一个稳定的随机过程,称为马尔可夫过程,以便通过蒙特卡罗方法顺序抽取的样本接近从“真实”概率分布中抽取的样本。