加速科学进步:通过贝叶斯对抗性合作
我们认为,对抗性合作的主要功能不是明确解决有利于某一方或另一方的理论分歧,而是制定实验,为一系列理论模型的概率(贝叶斯)信念更新提供信息。这种更广泛的对抗性合作的概念对于相对不成熟的研究领域,如意识的神经科学,尤其有益。第二个问题本质上更实际;它涉及到一个基本问题,即如何评估和整合对抗性实验产生的证据先...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
该综述从自由能原理视角审视了生物和物理科学中一些重要的大脑理论,包括贝叶斯大脑、预测编码和信息最大化原则、层次推理和注意力理论、神经达尔文主义、信息论和最优控制理论等,表明几种全局性大脑理论可能在自由能框架内得到统一。集智俱乐部「」读书会此前邀请到KarlFriston做关于自由能原理的报告,主题为“”,...
桥接认知架构和生成模型|向量|高维|算法|代数|神经网络_网易订阅
可以使用操作符和现有数据组成数据结构的表示,然后对其进行操作以进行类比推理、构建内容寻址存储器或与连接主义模型集成,从而实现学习。先前的工作已经表明,某些VSAs可以用来表示概率分布(Joshi,Halseth和Kanerva,2017;Frady等人,2021;Furlong和Eliasmith,2022)。对于表示和操作符的正确选择,某些VSAs与概率有数学关系,这些...
高ROE、低PE、涨幅榜……,这些选股指标到底谁更有效?
贝叶斯主义者没有信条前面最有区分度的、也是最常见的指标PE,很多人可能觉得,我怎么不觉得PE指标有效呢?概率是对所有时间的统计,但盈亏从来不是均匀分布,就会出现有时灵有时不灵,再加上其他因素的叠加,如果没有科学的数据统计,你很难判断到底有没有效,什么有效。本书中还统计了低PE策略的五年滚动年复合超额...
基于仿真的推理前沿(SBI2019)
它通常在贝叶斯背景下应用,那里的后验可以持续更新并用来引导模拟器参数的建议分布(35-41)。但它同样适用于有效计算频率主义置信集(42-44)。即使是简单的实现也可以显著提高样本效率。在决策制定、实验设计和强化学习的背景下也讨论了类似的想法,我们期望从这些领域之间的交叉授粉中进一步改进推断算法。例如,在强化学习...
真正的高手,都是贝叶斯主义者-虎嗅网
对比起频率派,贝叶斯主义者对概率的理解有所不同(www.e993.com)2024年7月10日。贝叶斯主义者认为,概率是一个假设的信念。例如:某只股票明天上涨的概率是多大?你可以说:我认为上涨的概率是30%。这是一种主观的信念,并且你会根据更多的信息随时更新自己的信念。所以,面对不确定性,对于某件你感兴趣的事情,你可以大概有一个评估,然后先干起来...
统计学:你是贝叶斯主义者还是频率主义者?
贝叶斯:参数是一个随机变量。所以他们两个有巨大的区别。让我们仔细看看。频率主义与贝叶斯论哪些词告诉你你在和谁打交道?有什么黑话告诉你你已经进入了他们的领地?频率主义者:置信区间、p值、功效、显着性贝叶斯:可信区间,先验,后验他们的目标是什么?
真正的高手,都是贝叶斯主义者
贝叶斯主义认为,概率是一个假设的信念。例如:某只股票明天上涨的概率是多大?你可以说:我认为上涨的概率是30%。这是一种主观的信念,并且你会根据更多的信息随时更新自己的信念。所以,面对不确定性,对于某件你感兴趣的事情,你可以大概有一个评估,然后先干起来再说。
贝叶斯机器学习到底是什么?看完这篇你就懂啦
简单说来,贝叶斯学派认为,概率是一个人对于一件事的信念强度,概率是主观的。但频率主义学派所持的是不同的观念:他们认为参数是客观存在的,即使是未知的,但都是固定值,不会改变。雷锋网参阅了一些资料,尝试以我们以前课堂上所学的概率论来解释一下,频率学派认为进行一定数量的重复实验后,如果出现某个现象的次...
回答薛定谔问题: 生命是什么?自由能公式
FEP认为,大脑本身并不只是对世界的模型进行编码,而是表现出其环境中因果结构的(分层)表型转录(即,具体化的统计或生成模型),这种转录通过进化、发展和学习来优化。在这里,选择仅仅是自然界通过最小化不同时间尺度上人类表型的(变化的)自由能来执行贝叶斯模型优化的方式(Fig.4,面板C)。重点放在适应性先验上,它们是...