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...

生物数据信息快速、鲁棒、可解释的范例:HDC

尽管可解释机器学习[15,16]取得了巨大进步,但深度学习方法仍然缺乏决策树或逻辑回归等方法所固有的清晰性。一些作者认为,数据到决策的管道需要真正可解释的模型,而不是为黑箱模型提供解释[17]。其次,深度学习模型的训练在所需数据和相关计算成本方面通常很昂贵。大多数深度学习方法都非常依赖数据——尽管也有一些显著例...

农业知识智能服务应用场景构建

通过集成作物生理感知数据、作物长势图像数据、长势描述知识图谱,自动获取作物叶面积、株高、叶片夹角、日干物质生产量等参数量,利用预测模型对作物长势功能进行综合分析,尤其是知识图谱增加了决策分析的可解释性,从而可以更好地指导农业生产人员采取生产措施,保证作物正常生长发育。农作物病害的发生往往对农业生产造成不可...

透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘

数学原理揭秘:决策树的构建基于信息增益(InformationGain)或基尼不纯度(GiniImpurity)等准则,这些准则本质上是在衡量数据划分前后的“纯度”变化。通过递归地选择最优特征进行划分,直到达到某个停止条件(如叶节点样本纯度足够高或树达到一定深度),决策树便得以成形。第二部分:梯度提升的阶梯——从错误中学习梯度提...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

本文介绍了决策树剪枝的原理。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。

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(www.e993.com)2024年11月1日。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...

OpenAI o1带来的产业影响与启示

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。二、o1原理猜想:RL+MCTS,将CoT能力内化...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.1.6案例1:基于有限元法的二维周期结构超材料能带曲线计算(包含实操)1.1.7案例2:基于有限元法的二维周期结构频域与时域响应计算(包含实操)第2天:深度学习基本理论与常用模型介绍2.1深度学习2.1.1概念与原理2.1.2常见的深度学习模型(DFN、CNN、RNN、VAE等)...

Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!

2.精通多种量子化学方法:学员应熟练掌握多种量子化学方法和软件,能够在实际问题中明智地选择适用的方法进行分析,并掌握标定后处理和分析的技能。3.熟练应用各类机器学习模型与技巧:理解并熟练应用多种机器学习力场模型框架,包括原理和代码构建,能够灵活比较不同框架的特点,同时掌握主动学习、模型预训练、知识蒸馏等...

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...

5.结构活性关系原则:应具有相同或者相似的基本活性结构特征,以便更好地理解结构与活性之间的关系。这可以通过分析活性类似化合物的结构来实现,例如共同的药效团或子结构。6.数据可靠性原则:应有可靠的生物活性数据,这些数据应来自于可信的实验方法和实验室。这有助于确保模型的准确性和可靠性。