贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合

在实际应用中,选择合适的模型通常需要平衡模型复杂性、数据拟合程度和解释性。贝叶斯方法的一个关键优势是能够通过模型比较(如使用贝叶斯因子)来形式化这种权衡。此外贝叶斯方法还允许我们将先验知识纳入模型,这在数据有限或存在强烈的领域知识时特别有用。通过合理设置先验分布,可以改善模型的预测性能特别是在小样本情况下...

AI大模型技术层行业分析(三)万字解析

机器学习方法包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、贝叶斯模型等,其核心是通过优化算法从数据中挖掘规律,以实现对未知数据的预测和决策。??深度学习(DeepLearning,DL):深度学习是机器学习的一个子集,它主要运用深度神经网络(如深度神经网络DNN、卷积神经网络CNN、递归神经网络RNN、长短期记忆...

机器人迈向ChatGPT时刻!清华团队首次发现具身智能Scaling Laws

他专注于将大模型的先验知识融合到机器人任务中,帮助机器人完成日常生活中的复杂任务;同时他希望利用已有的机器人算法、视觉语言大模型,探索机器人落地的可能性。项目的通讯作者是清华大学交叉信息研究院的助理教授高阳,他主要研究计算机视觉与机器人学。此前,他在美国加州大学伯克利分校获得博士学位,师从TrevorDarrel...

加速科学进步:通过贝叶斯对抗性合作

贝叶斯信念更新——通过模型反演实现——通过后验分布和先验分布之间的KL差异(即模型复杂性)进行评分。注意,虽然贝叶斯最优实验设计要求实验预期最大化预期KL散度(并因此促成更大的信息增益),但是模型反演要求最小化KL散度,符合限制模型复杂性的要求(即,根据新数据尽可能少地更新模型)。这种明显的矛盾通过直觉得到解决,...

学者提出融合多模态数据的荔枝霜疫霉病预测模型

该研究以广东地区的荔枝果树为研究对象,将核密度估计的贝叶斯概率模型引入到预测网络,提出融合田间微环境与荔枝果树高光谱反演信息的多模态预测模型,从多维度寻优荔枝霜疫霉病的发病预测机制。该研究提出的方法性能有效超越了现有技术,对作物病害精准预测与农药减施领域具有积极意义。

宝马公司取得使用深度学习多预测器融合和贝叶斯优化的轨迹预测...

金融界2023年12月25日消息,据国家知识产权局公告,宝马股份公司取得一项名为“使用深度学习多预测器融合和贝叶斯优化的轨迹预测”,授权公告号CN113424209B,申请日期为2019年2月(www.e993.com)2024年11月3日。专利摘

拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”

贝叶斯深度学习就可以满足了这一需求,它将神经网络当前的连接权重值视为先验概率模型,每个训练样本相当于一条新线索,可以不断将先验概率更新为后验概率。如此一来,神经网络不再固定不变,能同时给出预测结果及其不确定性估计。举例来说,在计算成像任务中,普通神经网络只能输出重建的图像,而贝叶斯神经网络不仅能重建图...

生数科技联合清华大学推出视频大模型

Vidu的快速突破源自于生数科技团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。其核心技术U—ViT架构由团队于2022年9月提出,完全由团队自主研发。自今年2月Sora发布推出后,生数科技团队基于对U—ViT架构的深入理解以及长期积累的工程与数据经验,在短短两个月进一步突破长视频表示与处理关键技术,研发...

《储能科学与技术》推荐|张浩 等:基于机器学习方法的锂电池剩余...

通过结合多个模型的预测结果,集成学习可以减少耽搁模型的偏差和方差。Liu等使用贝叶斯模型集成LSTM模型,获得更高的预测准确性。Wang等提出了多层堆叠LSTM的集成模型来预测RUL。Pan等提出了基于转移学习(TL-LSTM)的LSTM,以预测锂离子电池容量和不同工作条件下的RUL。

反无人机技术综述:通信技术与人工智能的融合

这项技术不仅对无人机探测有效,也适用于多曝光和多焦点图像融合等其他应用。文献提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的红外和可见光图像融合方法,着重于平衡保留红外热辐射信息与增强可见光图像细节之间的关系。而文献研究了雷达与可见光传感器协同监视跟踪低空目标的方法,通过实现量测模型切换和数据的在线更新,以获得更...