生物数据信息快速、鲁棒、可解释的范例:HDC

HDC不是基于精确的算法计算,而是使用了一种控制论形式的计算[24],其中概念以分布式方式存储。通过计算查询超向量与存储在记忆中的超向量之间的相似性来进行推断,类似于最近邻和其他原型方法的工作原理。HDC具有许多吸引人的特性,将在以下部分进行探讨,我们认为HDC是生物信息学中深度学习的一个有前景的补充范式,具有广泛...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.框架结构:提出了基于平衡卷积神经网络(ECNN)的本构建模框架,包括用于生成多轴应力-应变曲线数据集的XFEM模型、描述系统的图网络表示、计算最近邻集的公式以及空间消息传递过程。2.数据集生成:使用XFEM模型生成二维断裂力学模拟的数据集,包括不同数量微裂纹(5至19条)的随机位置和取向的模拟,共96...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

一棵完整决策树的非叶子节点为{T1,T2,T3,……,Tn},计算所有非叶子节点表面误差率增益值(α值),该方法通过修剪表面误差增益最小的非叶子节点,完成对决策树的剪枝处理,表面误差增益值的计算公式为:其中,R(t)为叶子结点误差代价,R(T)为子树误差代价,N(T)为子树节点个数,R(t)和R(T)计算公式如下:其中,r...

Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...

1.框架结构:提出了基于平衡卷积神经网络(ECNN)的本构建模框架,包括用于生成多轴应力-应变曲线数据集的XFEM模型、描述系统的图网络表示、计算最近邻集的公式以及空间消息传递过程。2.数据集生成:使用XFEM模型生成二维断裂力学模拟的数据集,包括不同数量微裂纹(5至19条)的随机位置和取向的模拟,共96...

从用户到体验,如何开始搭建「用户行为分析」来深化业务改良【构建...

3.具备可持续性与可追溯性通过数字化技术实现,可以伴随产品发展持续的采集数据,可以较为方便的调取过往数据进行比对追溯分析;4.具备一定的AI不可代替性用户行为的背后依旧是人文心理等方面的内容分析或业务场景化决策,往往离不开人工的加持介入;三、实施构建的流程...

【机器学习】图解朴素贝叶斯|算法|高斯|定理|特征值_网易订阅

在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出和特征之间的关系(决策函数或者条件分布)(www.e993.com)2024年10月31日。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征输出和特征的联合分布,进而通过计算得出结果判定。朴素贝叶斯是一个非常直观的模型,在很多领域有广泛的应用,比如早期的文本分类,很多时候会...

介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法

车道检测是自动驾驶和高级驾驶员辅助系统(ADAS)的基本组成部分,在实际高阶驾驶辅助应用中,考虑车道保持、转向、限速等相关的控制问题,这种方式通常是通过受限的车辆计算资源为下游任务提供即时感知结果,车道检测算法通常会被大量、快速且高效的执行。此外,车道检测可区分和定位道路上的车道标记。

策略产品经理:模型训练常知的六种算法

将所有样本分成几个簇,即设定K值。模型重新计算新簇质心,再次归类。不断重复、优化。5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。

周翔:司法人工智能对裁判说理的辅助价值和实现路径 | 法学杂志...

最优的解释为全局解释,即提供训练数据所得模型的公式(如线性回归/对数回归等算法)或可视化的流程图(如决策树算法);次优的解释是个案解释,即将个案信息输入模型后映射得到的针对特定个案的解释。一种算法模型能够用全局解释技术的,一般能够获得个案解释(主要是一些简单的机器学习算法),反之则不然(以当下流行的深度学习...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

K均值聚类(K-MeansClustering)是一种经典的聚类算法,其基本原理是将数据点分为K个簇,每个簇由簇中心(通常是簇内所有点的均值)表示。所以,K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之...