从单案例贝叶斯推断到贝叶斯分层推断
图1:单案例分析(左)和分层模型(右)的图示说明对于单案例分析,我们有:对于图1右侧面板中的贝叶斯分层模型,具体数学公式是:贝叶斯分层建模算法作者:上海外国语大学司世景,上海外国语大学数据科学与大数据技术系付雨欣同学翻译整理供稿:市统计学会责编:薛依宜审核:杨荣特别声明:本文经上观新闻客户端的“上观...
生成模型架构大调查 生成模型的不可能三角
这种模型类型在深度学习的背景下相对少有人关注,去噪正规化流(Horvat&Pfister,2021,见第6.3节)和一般不可压缩流(GIN,Sorrenson等人,2019,见第3.1节)是我们所知道的两个值得注意的例子。随机流:在这里,编码器和解码器都是随机的,并且分别实现条件概率p(Z|X)和p(X|Z),而不是函数z=f(x)和x...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
在多个数据集上的测试表明,DeepWMH在骰子相似系数(Dicesimilaritycoefficient)和实例级F1得分方面均显著优于其他无标注方法,显示了优越的性能和应用潜力。研究发表在ScienceBulletin上。#白质高信号异常#DeepWMH#自动化分割#深度学习#神经系统疾病阅读论文:Liu,C.,Zhuo,Z.,Qu,L.,Jin,Y....
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!
:深度学习模型可以预测蛋白质的三维结构,这对理解蛋白质的功能和开展蛋白质设计至关重要。通过深度神经网络模型和注意力机制的应用,可以更准确地预测蛋白质的折叠和结构。蛋白质序列设计:深度学习可以用于预测蛋白质序列的功能和稳定性。通过神经网络模型和自然语言处理技术的结合,可以设计出具有特定功能和稳定性的蛋白...
人工智能与生态学的协同未来_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper
知识引导的机器学习旨在把科学知识注入机器学习算法基础架构中,以使得生成模型能做出更加符合物理自洽的预测。这种想法与贝叶斯统计方法中引入先验知识的做法相吻合,在生态学研究中也被用于类似目的,但往往受到数据需求和计算成本限制。将知识引导入机器学习模型的例子,包括定制损失函数以遵守物理定律,利用现有机器学习架构(...
主动推理:心智、大脑与行为的自由能原理(内附赠书)
相关实例包括一个知觉推理模型和一个离散的寻觅—决策模型——涉及借助一系列“左转—右转”的决策获得最大收益(www.e993.com)2024年10月17日。这一章的话题还包括信息搜集、学习和求新求异,这些活动都能还原为离散时间的主动推理问题。在第8章,我们将探讨用随机微分方程解决连续时间问题的主动推理模型,包括知觉模型(类似预测编码)、运动控制模型...
基于模型的剂量-效应网络Meta分析,来看实例演示!
MBNMAdose包是贝叶斯统计的框架下基于模型的剂量效应网络Meta分析的程序包,其整合了数据处理、模型选择与估计、一致性分析、排序、预测等多种功能。该包囊括了线性模型、指数模型、限制性样条模型和Emax模型等多种常用模型。此外允许研究者自定义函数模型。该包避免了核心代码修改的过程,大大提高分析效率。
【国盛量化】BL模型的泛化扩展:熵池模型之理论篇 | 量化专题报告
利用熵池模型实现观点逻辑与量化模型的有机结合。本报告通过资产配置实例发现,熵池模型对于预测信号的利用率更高,产生的后验分布对于未来更有预测性,策略的年化收益与夏普率都有显著提升。在预测信号精度和广度的不断提升下,通过熵池模型可以给资产配置模型提供更多的Alpha。除了资产配置,熵池模型在压力测试、因子择时、...
【机器学习基础】深入浅出经典贝叶斯统计
注意,可能性概率的总和不是1,因为可能性是在数据上归一化的,而不是在模型上归一化的,不像先验概率的总和是1。这样一个简单的例子可以在联合概率,的二维空间中图形化表示:广义贝叶斯定理可以看作是一种学习规则,当有新信息时更新我们的知识:图中隐含的时间线衍生出了后验和先验概率等术语,尽管没有要求先...
新书速递 | 《博弈论教程:从单人决策到策略互动》
4.1贝叶斯博弈的策略式表达4.2经典例子4.3拍卖和竞争性出价4.4机制设计4.5总结4.6习题参考文献第5章非完全信息动态博弈5.1子博弈完美的引入5.2序贯均衡5.3贝叶斯均衡中的信念5.4扩展式博弈中的完美贝叶斯纳什均衡5.5声誉模型初步...