从嘈杂数据中推断复杂模型的参数:CMPE|高维|算法|后验|贝叶斯|...
这种正向问题通常通过科学理论实例化为生成模型而被很好地理解。然而,逆问题要困难得多,并且构成了贝叶斯(概率)推断的关键:根据观测值x推理出未知的θ。贝叶斯定理捕获了在观测数据x条件下的可信参数θ的完整后验分布,如p(θ|x)∝p(θ)p(x|θ),给定先验p(θ)。虽然从仿真程序中生成合成数据是...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
具体而言,研究发现了一类神经元,它们在大脑的theta脑波相位和gamma脑波幅度的非线性交互中选择性地射频。当患者的认知控制需求较高时,这些PAC神经元的射频时间与额叶控制区域的theta脑波活动协调。通过引入与海马体中持续活跃神经元的噪声相关,PAC神经元塑造了群体编码的几何形状,从而提高了工作记忆内容的保真度表示。研究...
胃癌诱因重新排名,“不健康的BMI”跻身前三
该研究采用了基于贝叶斯理论的年龄-期限-队列(APC)模型来预测至2050年的胃癌发病率和新发病例数。胃癌相关危险因素变化趋势胃癌相关危险因素过去几十年胃癌的发病率有所下降,这主要归因于相关危险因素的控制。目前有6大危险因素与胃癌的发生密切相关,分别是幽门螺杆菌感染、吸烟、饮酒、腌制蔬菜、不健康的身体质量...
意识理论综述:众多竞争的意识理论如何相互关联?
这一基本主张后来发展成了神经理论——通常被称为“全局神经元工作空间理论”——根据该理论,当感觉信息在神经元工作空间内“广播”时,感觉信息可以获得意识,该工作空间在解剖学上广泛存在于高级联合皮质内,特别是(但也不只是)前额叶[48,49]。对全局工作空间的访问需要通过非线性网络“点火”实现,其中的循环处理过...
学界| 面向工程师的机器学习简介:理论、算法、概念全覆盖
5统计学习理论5.1监督学习的一种形式框架5.2PAC可学习性和样本复杂性5.3有限假设类别的PAC可学习性5.4VC维和PAC学习的基本定理5.5总结6无监督学习6.1无监督学习6.2K-均值聚类6.3ML、ELBO和EM6.4有向生成模型
真的不值得重视吗?ETH Zurich博士重新审视贝叶斯深度学习先验
更糟糕的是,先验的错误肯定会破坏那些迫使首先使用贝叶斯推断的特性(www.e993.com)2024年7月10日。比如说,边际似然在先验的错误指定下可能变得毫无意义,导致在使用贝叶斯模型时选择次优模型。甚至可以证明,当先验的指定不正确时,就泛化性能而言,PAC-贝叶斯推断可以超过贝叶斯推断。因此,批判性地反思贝叶斯深度学习模型中的先验选择是必要的。本篇...
英伟达工程师解读NeurIPS 2019最热趋势:贝叶斯深度学习、图神经...
虽然这些理论分析很吸引人,也很重要,但很难将它们归纳成一个整体,因为它们都只关注系统的一个很窄的方面。备受瞩目的深度学习新方法:贝叶斯深度学习、GNN、凸优化今年,NeurIPS的论文出现了很多新方法,我感兴趣的三个方向是:贝叶斯学习、图神经网络和凸优化。
...DeepMind提出新型超参数最优化方法:性能超越手动调参和贝叶斯...
近日,DeepMind发表论文提出一种新型的超参数调优方法,该方法从遗传算法获得启发大大提升了最优超参数搜索的效率。它的性能要比贝叶斯优化好很多,且在各种前沿模型的测试中很大程度上提升了当前最优的性能。从围棋、Atari游戏到图像识别与语言翻译,神经网络都取得了巨大的成功。但我们常常忽略的是,神经网络在特定应用...
【关注】合成生物学,繁荣时代已到来
1)农业产量主要受限于光捕获效率、生物量积累效率和收获指数等。目前,植物的光捕获率已接近最大理论值,且大幅度提高收获指数已无可能。但合成生物可以通过提高光合碳同化效率如提高Rubisco酶活性、引入碳浓缩机制和减少碳损耗,以及提高光能利用效率等提高农业产量。
合成生物学:前世今生/核心策略/关键技术和应用优势
1)农业产量主要受限于光捕获效率、生物量积累效率和收获指数等。目前,植物的光捕获率已接近最大理论值,且大幅度提高收获指数已无可能。但合成生物可以通过提高光合碳同化效率如提高Rubisco酶活性、引入碳浓缩机制和减少碳损耗,以及提高光能利用效率等提高农业产量。