深度解读:OpenAI o1技术原理分析及产业影响
尤其值得注意的是,这种推理能力不是单纯纵深式的推理,而是类似决策树的层层递进。遇到困难的时候,o1会做出假设,并对假设进行验证。如果假设被证伪,它会选择其他思路进行突破,最终得到正确答案。相比CoT(思维链)而言,它更像是ToT(思维树)的结构。(2)o1原理猜想:RL+MCTS,将CoT能力内化目前OpenAI官方对于o1的原理...
透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
它通过迭代地构建多个弱学习器(通常是决策树),并将它们的预测结果以某种方式组合起来,以达到强学习的效果。数学原理深入:梯度提升的核心在于利用损失函数的梯度信息来指导每个弱学习器的训练。在每次迭代中,都会针对当前模型预测的错误(即损失函数的梯度)进行“修正”,构建一个新的弱学习器来尽量减少这些错误。通过累...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
预剪枝和后剪枝方法比较上:一是后剪枝决策树一般比预剪枝决策树保留更多的分支;二是一般情况下,后剪枝决策树欠拟合风险较小,泛化性能往往优于预剪枝决策树;三是后剪枝决策树训练时间比预剪枝决策树和未剪枝决策树要大很多。
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
2.基于均质化的多尺度建模:介绍一阶均质化计算的假设和平衡方程,以及宏观和微观尺度的应力和应变表示。3.连续介质损伤建模:简述了连续介质损伤建模的基本概念和方法。4.讨论本构混合积分方案:讨论了一种用于解决软化引起的数值不稳定性的混合积分方案。5.构建Vanilla数据驱动替代模型:介绍RNN的工作原理...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个节点表示一个特征的比较条件,每个分支代表一个可能的输出结果。决策树的构建过程是从根节点开始,根据某个特征的比较结果将数据集分成两个子集,然后对每个子集递归地执行这一过程,直到达到终止条件(例如所有样本都属于同一类别或满足其他预定的...
梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论
符号主义学派倡导通过符号和逻辑模拟人的心智,建立基于“规则”的机器学习,如决策树、随机森林和关联规则学习等(www.e993.com)2024年10月6日。只是由于不能充分地将具体事物进行形式化,以及“NP完全问题”的存在,符号主义现已暂时沉寂,被基于数据统计的机器学习所取代,如支持向量机、浅层次神经网络和贝叶斯分类器等。行为主义则以维纳为主要代表,...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
在分子模拟领域,机器学习力场(ML-FFs)成功弥补了第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间的准确性和效率差距。近年来,该领域呈现出井喷式的蓬勃发展,这一趋势在WebofScience平台的检索结果中得以印证。相关工作频繁登入Nature、Science、Cell等顶尖刊物.
关于当前涉人工智能几个法律问题的思考
逻辑决策树的决策过程是确定的,因此从理论上讲,每一步决策都可以追溯到人工智能研发设计者事先所作的决策。目前,符号型人工智能的典型代表包括专家系统、知识图谱、知识工程以及数据库等,具体的应用领域包括互联网广告行业的计算广告、搜索平台的点击率预估、金融行业的风险控制等。
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造|化合...
构建决策树:这需要对化合物的结构和活性进行深入理解,并根据已有的构效关系确定决策树的分支和节点。合成少量化合物:这些化合物应该能够覆盖决策树中的关键节点和分支,以便进行后续的活性测试。活性测试:记录合成的化合物的生物活性数据,这些数据将用于验证决策树的有效性和准确性。
小白必看!AI产品经理的机器学习算法入门指南
2)解决原理:根据样本的分布拟合一个图形(直线/曲线),形成方程组,输入参数,预测未来具体数值。3)常见的回归算法线性回归:线性回归是一种基于线性关系的回归算法。它通过拟合数据点的线性关系,来预测未来数据。决策树回归:决策树回归是一种基于树结构的回归算法。它通过一系列的问题,来预测目标值。