意识的贝叶斯理论:寻找最小统一模型的综述

最后,一个重要的警告:下面讨论的许多意识理论遵循FEP的现实主义解释,认为大脑(或具身认知系统)实际上确实执行自由能(FE)最小化——例如Williford等人(2018)使用“某种量正在被优化”的主张来为心智计算理论的现实主义辩护。在某些情况下,这得到了作者对FEP特定过程理论(PP和主动推理框架;参见Andrews2021)的依赖的证明...

重磅 理论基础:贝叶斯力学的几何和分析,自由能的复杂系统理论 四...

事实上,细节平衡是比平稳性??强有??的概率密度存在条件,并且很容??构造具有??对称转移的平稳马尔可夫过程。在物??方面,最大化约束熵并??是真正的最大化熵,而是通过消散熵从系统中提取进一步的功的可能性。这种熵的差异是通过自由能精确测??的,自由能是密度exp{-V(x)}和真实p(x)之间的差异,...

中国科大首次利用演化的特征谱观测非马尔可夫性

最近的理论研究把谱理论推广到了开放量子系统的动力学演化过程,并发现利用演化的特征谱可以方便地探测完全非马尔科夫过程:如果演化过程的特征谱乘积的导数出现大于零的值,则这个演化一定是完全非马尔可夫的。然而实验探测动力学演化的特征谱并非易事,因为这一理论是建立在几个算子之上的,而算子是无法在实验中制备的。

从物理学角度阐述:为什么诺贝尔物理学奖颁给Hinton,没有错

在接下来的几十年中,数学家如安德烈·柯尔莫戈罗夫(AndreyKolmogorov)等人进一步推广和发展了这一理论,引入了连续时间马尔可夫链和更复杂的马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcesses,MDP),使其适用于更广泛的应用场景(Kolmogorov,1931;Bellman,1957)。马尔可夫链的引入对于概率论和随机过程理论的发展具有深远影响。

意识的整合世界建模理论:FEP-AI + IIT + GNWT = IWMT

IWMT建议,在FEP-AI内可以协同结合主流意识理论。FEP-AI和IIT在这一综合中都起着双重作用,既是一般系统理论,又是描述主观体验基础过程的理论。FEP-AI和IIT在多个层面上相交,有潜力理解多个尺度上的因果出现。然而,这些解释的性质在不同领域可能会有所不同,包括分析假设方面。在不同的背景下,集成信息可能以不同的方...

关于举办2024年度北京肛肠学会年会暨北京国际肛肠论坛

专题二:机器学习的基本理论和经典算法介绍机器学习常见的经典算法基本原理,包括贝叶斯决策、逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、k近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、马尔可夫模型等(www.e993.com)2024年11月25日。专题三:医学影像组学科研思路与流程介绍医学影像组学的概念、分析流程、特征提取与筛选方法、结果检验技巧,影像组学经典文章解读。

痛别“两弹一星”功勋周光召先生

图2周光召先生(二排右2)在杜布纳联合原子核研究所工作期间参加学术讨论会，前排左起：联合所所长布洛欣采夫院士(DmitryBlokhintsev)，高能粒子研究室主任维克斯勒通讯院士(VladimirI.Veksler)、周光召在联合所的导师马尔可夫院士(MoiseyMarkov)(1)关注粒子的极化和自旋问题——建立极化粒子反应的相对论性理论，...

中国科大展示复杂系统随机建模的信息存储量子优势

fillthisgapanalyticallyandexperimentally,usingasinglequbitmemorytomodelnon-Markovianprocesses(量子技术在模拟随机过程中拥有存储优势,但是在非马尔科夫过程(该过程的量子优势更强)中的实验验证一直没有实现。本文的作者利用单比特存储实现非马尔科夫过程的建模,通过理论分析和实验验证填补了这一空白)...

高山仰止 风范长存——追忆我的老师周光召先生

老师们在谈及我国理论物理学界最为敬佩的中青年理论物理学家时,都曾不约而同地提到周光召。周光召作为著名理论物理学家彭桓武先生的得意弟子,在我国第一颗原子弹爆炸成功过程中发挥了不可替代的作用。早在20世纪50年代末,他在基本粒子物理领域就作出了具有国际影响的杰出成就,包括在国际上首次引入相对论螺旋散射振幅...

扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

4.3抽样和分布估计我们扩散模型的最终目标是学习数据分布并提供轻松生成新样本的途径。本节首先通过后向过程(3)回顾扩散模型的抽样理论,基本假设是对估计得分函数的准确性。4.3.1抽样理论通过扩散模型抽样的计算效率从某些高维分布中抽样在计算上可能具有挑战性。例如,[167]展示了使用任何稳定算法从低温Sherringto...