智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景|大模型|语音识别|神经...
通过对比训练集和测试集的表现,可以判断模型是否过拟合。深度学习的应用领域(ApplicationAreasofDeepLearning)深度学习在各个领域得到了广泛应用,以下是一些主要的应用领域:1.计算机视觉计算机视觉是深度学习最成功的应用之一。通过卷积神经网络,深度学习能够在图像分类、目标检测、图像分割等任务中取得优异的...
QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
首先,他们选用了经典线性模型,为不同的染色质学习特定的回归权重系数来计算Hi-C读数与CNV之间的数值关系。通过使用多种线性与非线性降维算法统一不同染色体间的维度,从而探究线性模型在跨染色体上的预测性能。另外,研究团队使用图卷积神经网络(GCN)模型对三维染色质的拓扑结构进行建模,从而有效捕获染色质空间结构特征并预...
智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势|算法|神经网络|自然...
1.线性回归(LinearRegression)线性回归是一种基本的回归分析方法,用于预测一个变量与一个或多个自变量之间的线性关系。它通过最小化预测值与实际值之间的差异来拟合数据。2.决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构的模型,通过一系列的决策规则对数据进行分类或回归。决策树易于理解和解释,但容易过拟合。
图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI“创业”史
JürgenSchmidhuber:是的,循环网络就是一台通用计算机,所以原则上你可以在循环网络中计算任何在笔记本电脑上可以计算的东西。MLST:一篇1995年的论文证明了这一点,它使用了任意精度,似乎有些作弊,通过增加权重的精度来假装是图灵机。JürgenSchmidhuber:你指的是Siegelmann的论文?那篇论文的论点不太有说服力,因为它...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
23.逻辑回归LogisticRegression-逻辑回归是一种统计方法,用于二分类问题,如判断邮件是否为垃圾邮件。24.感知机Perceptron-感知机是最简单的神经网络,它是一种线性分类器,用于二分类问题。25.卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)...
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
二、量化模型过度拟合与预测难题(一)从解释到预测:定量社会科学研究的象限划分在主流社会科学和计算机科学领域存在两种截然不同的价值观念,社会科学家优先考虑因果解释,经常援引各式成熟理论作为因果机制尝试对个体层面和集体层面的人类行为作出令人满意的解释(www.e993.com)2024年10月24日。而计算机科学家更关心开发准确的预测模型,无论它们是否符合因...
就业技能与职业分化——农民工就业质量的差异及其社会后果
在行业层次变量来看,分行业使用计算机情况对农民工群体的薪酬待遇水平有正向效应,分行业从业人员平均受教育水平则对农民工薪酬待遇水平有负向效应。(二)对农民工群体就业质量多层次线性回归模型的进一步讨论通过前文描述的统计模型分析可以看出,农民工群体在不同职业之间存在较大差异,那些没有固定职业、长期徘徊在不同...
万字长文详解:大模型时代AI价值对齐的问题、对策和展望
陈欣苏黎世联邦理工学院计算机系在读博士??????????要苏慧腾讯研究院实习生人工智能价值对齐(AIalignment)是关涉AI控制与AI安全的重要问题,随着人工智能的飞速发展和广泛应用,人工智能可能带来的风险和挑战也日益凸显,由此,“价值对齐”问题开始被广泛讨论和提及。针对当下AI价值对齐领域的重要问题和研究进展,...
业绩远超巴菲特和达利欧,西蒙斯怎样做量化投资
所谓的‘见利’是基于预测模型的‘实时机器学习’模型,对某个操作对象的价格数据实时监测进行序列价格曲线拟合,得到预测曲线y=f(t)和误差概率P(t),其中t为预测未出现序列号,y为该序列号时的价格,计算机根据跟定的希望获利值(此时的买进价和预测卖出价的差值),程序化自动下单。因此,西蒙斯量化模型完全不考虑外部...
为什么国防领域如此重视量子技术?(上)
第一个量子技术产生了核武器和能源;然后,经典计算机获发挥着重要的作用。目前,激光武器正在实施和测试[3]。第二次量子革命[4]的特点是操纵和控制单个量子系统(如原子、离子、电子、光子、分子或各种准粒子),从而达到标准的量子极限;也就是量子尺度下测量精度的极限。在本报告中,量子技术指的是第二次量子革命的...