这,就是数学的深度!贝叶斯的博弈:数学、思维与人工智能
对于这些问题来说,即使是非常简化的数学处理,在纯粹贝叶斯主义者的偏见中也会获得优势,这没什么奇怪的。因此,数学的优雅似乎必将使数学家仔细探索并理解那些简洁的算法,也就是在所罗门诺夫的模型下拥有相当大的先验置信度的算法。所以,我们观察到,那些基于数学语言的最优秀的预测性理论通常在经验中也更可信,这也不是...
反无人机技术综述:通信技术与人工智能的融合
在对抗博弈的框架下,未来的反无人机系统将通过建立智能对抗模型,模拟无人机可能的战术和行为,包括可能的规避策略、干扰手段以及突然变化的飞行路径。利用深度学习和强化学习等先进技术,系统能够从历史数据中学到无人机的行为模式,并实时更新模型以适应新的威胁。这样的模拟将使系统能够更加准确地预测和解读无人机的行为。
瑞莱智慧完成新一轮战略融资,加速打造中国AGI安全基座
目前,瑞莱智慧已推出“大模型安全基座”与“AI生成内容检测基座”两条产品线,分别对应人工智能内生与衍生安全风险。大模型安全基座基于博弈对抗技术打造,能针对当前大模型幻觉、输出有害内容等风险做出综合有效的自动化可控性评测,并可以通过知识嵌入、领域能力增强、模型围栏等手段,使模型在严肃场景的表现更加可控。...
前沿综述:统一复杂性科学与机器学习
贝叶斯博弈是不完全信息博弈,不同的玩家拥有不同的私人信息。这些私人信息和正在进行的特定子博弈相关。博弈由多个子博弈(例如正态形式双矩阵博弈等)组成,这些子博弈由被称为“自然选择”的随机事件选择。自然选择的类型存在分布。子博弈内的行动根据自然选择的行动和信息得到相应的博弈结果。例如,玩家可以玩合作博弈(CG...
从人脑到计算机:AGI道阻且长
深度学习不管技术有多花哨,本质上是贝叶斯归纳模型。只要是归纳模型就必须经受休谟的质疑如何保证过去成立的现象未来也成立?很多人认为贝叶斯方法克服了休谟的质疑——错误贝叶斯方法只是利用话术回避了休谟的质疑。只要将休谟的质疑改成“如何保证过去的事件的概率分布在未来也成立”,那么问题又回来了。
攻防对抗视角下的网络安全主动防御体系研究
构建防御指挥能力,需要重视3方面工作:一是设计和实现防御模型(www.e993.com)2024年9月7日。防御者通过引入攻防对抗理念,制定包含战术、技术与过程(Tactics,TechniquesandProcedures,TTPs)要点的防御方法,按需编制防御算法(如攻防博弈算法、安全免疫算法等),搭建具备云服务与大数据分析等技术特征[7]的防御框架,最终建立基于攻防对抗思维的...
北大经院工作坊第228场 | 保持听众参与:贝叶斯说服的动态模型...
Yeon-KooChe教授的报告中考虑了一种贝叶斯说服力的动态模型,该模型中的信息需要时间,并且发送方生成和接收方的处理成本很高,而且任何参与者都无法承诺其未来的行动。说服可能会在该博弈的马尔可夫完美均衡(MPE)中完全崩溃。但是,由于说服成本足够小,无名氏定理的一个版本成立:随着成本的消失,在MPE中可以得到,...
清华大学朱军博士:可扩展的贝叶斯方法与深度生成模型
现在,我们可以做一个很简单的类比,把上述更新过程扩展到贝叶斯模型,在线地学习贝叶斯SVM,每个时刻都学到所有模型的一个后验分布。这个想法实际上和前面的更新过程基本上是一样的,差别在于我们更新的是后验分布。假设当前的后验分布是qt(W),新来的数据可以用一个准则判断它到底是正确还是错误,同样对应到两种情况,...
清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学习里的贝叶斯基本理论...
第一部分:基本理论、模型和算法贝叶斯方法基础正则化贝叶斯推理和案例第二部分:可扩展的贝叶斯方法在线学习分布式MCMC第三部分:深度生成模型第一部分:贝叶斯基础和正则化贝叶斯贝叶斯方法概念是比较简单的,一般情况下我们做贝叶斯推理,用了一个核心的工具叫贝叶斯定理或者贝叶斯准则,实际上写出来就是这么一个简单...
ICML2023杰出论文6篇,北大、武理工校友获奖,大模型水印受青睐
本届会议共评出了6篇杰出论文,研究覆盖了无学习率、为LLM加水印、未见过域泛化、不完全信息零和博弈的近优策略、MCMC和频率顺序学习的贝叶斯设计原则等课题。论文1:Learning-Rate-FreeLearningbyD-Adaptation机构:MetaAI、InriaSierra作者:AaronDefazio、KonstantinMishchenko(现为三星人工智能...