CVPR 2024 | ABNN:将大型预训练模型无缝转换为贝叶斯神经网络...
而在贝叶斯框架下,不仅需要考虑数据的似然项,还需要结合模型参数的先验分布,并基于最大后验概率估计(maximumaposteriori,MAP)来进行优化,这等价于最小化损失函数:通常情况下,参数的先验分布会被设置为高斯分布,这就形成了损失函数中常见的L2正则化项。如果我们将MAP的思路应用到DNN中,就可以得到一个...
多项式朴素贝叶斯分类器(Python代码)
与高斯方法相比,在学习过程中估计分布参数的方式不同,在预测过程中使用分布参数的方式也不同。但总的来说,过程是相似的。以下是重要的步骤:贝叶斯定理允许我们计算样本属于给定类别y的概率。创建一个空分类器,计算新样本属于所有类的概率,并返回概率最大的类。为了能够计算贝叶斯方程的概率,我们丢弃分母p(x),因为...
麻省理工学院高级贝叶斯优化技术展现出预测能力
试图预测民意结果的民调专家和寻找遥远系外行星的天文学家至少有一个共同点:他们经常使用一种久经考验的科学技术——贝叶斯推理。贝叶斯推理使这些科学家能够从民意调查结果等数据中有效地估计出一些未知参数——比如选举的获胜者。但贝叶斯推理的速度可能很慢,有时会耗费数周甚至数月的计算时间,或者需要研究人员花费数...
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
由于模型参数丰富,我们使用贝叶斯收缩先验来进行随机变量和因子选择,从而减少模型依赖性。我们开发的MCMC算法在同一迭代抽样过程中同时进行模型选择和参数估计。在估计DM-LFM后,贝叶斯预测通过将所有模型参数积分得到每个反事实结果的后验分布。我们的方法适用于具有一个或多个处理单位的比较案例研究。与合成控制法类...
聪明人都在用的贝叶斯思维
"起点不那么重要,迭代更重要"这一观点是贝叶斯思维的一个关键理念,也是重要的人生哲学。这个理念强调了学习和决策过程中不断更新和改进的重要性,相比于初始的知识或信念(起点)更为重要。起点指的是我们在开始一个新过程时所拥有的知识、信念或经验。这些初始知识通常是有限的,有时甚至是不准确或有偏见的。在一...
势态知感就是先锚定趋势后贝叶斯状态
使用贝叶斯状态更新的过程就是将我们的先验知识(对趋势的观察)与新的观察数据相结合,得到一个更准确的后验知识(对当前状态的估计)(www.e993.com)2024年9月8日。在这个例子中,我们的先验知识是趋势,后验知识是根据趋势和新的观察数据更新后的状态。势态知感是指我们根据先锚定的趋势和后续的贝叶斯状态更新,对未来的状态进行预测和感知。在这个...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
粒子滤波(ParticleFiltering)是一种序列贝叶斯滤波方法,用于估计动态系统的状态,它通过一组随机样本(粒子)来代表后验概率密度。粒子滤波不需要假设状态空间或噪声过程遵循特定的分布(例如,高斯分布),使其成为一种灵活的非线性和非高斯滤波方法。图1:鸟鸣和感知分类。
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
多贝叶斯估计法多贝叶斯估计将每1个传感器作为1个贝叶斯估计,将多个独立物体的关联概率分布综合成1个联合的后验概率分布,通过求联合分布函数的最小似然,得出多传感器信息综合的最终融合值与实际环境的1个先验模型,从而对整个环境产生1个特征描述。贝叶斯估计的本质是通过贝叶斯决策得到参数θ的最优估计,使得总期望风险最...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
tanycytes在此过程中发挥关键作用,它们在第三脑室壁中能够双向传输激素和信号分子,连接大脑实质和脑室系统。当受到热刺激时,这些细胞能够激活并通过VEGFA增加含多巴胺和黑褐素相关肽(agouti-relatedpeptide,Agrp)的神经元的电位阈值,从而引发减少食物摄入的神经输出。研究发表在Nature上。
微信抢红包有秘诀!成为“手气王”应该这样抢→
何沛晗同学巧妙运用了初高中的统计知识,从多个角度进行了深入分析。她结合了贝叶斯估计和蒙特卡罗法,发现每个人当前能抢到的金额服从一个0.01元到当前剩余均值两倍的左开右闭区间的均匀分布。这一发现揭示了抢红包过程中金额分布的动态变化,使大家对这一现象有了更加深入的理解。