难以破解的AI“黑匣子”

尽管许多AI算法背后的数学原理已被人们充分理解，但由这些算法构成的网络所产生的行为，却难以捉摸。ChatGPT、Gemini、Claude、Llama以及任何如DALL-E这样的图像生成器，以及任何依赖神经网络的系统，包括面部识别应用和内容推荐引擎，都面临这样的问题。相比之下，其他AI算法，如决策树或线性回归（常用于医学和经济等领域...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

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,包括FFNN和GRU等结构,以及训练RNN的数据生成过程和损失函数。6.构建物理约束的替代模型:提出...

PiCCO技术工作原理及参数解读

当阻力血管口径增大时,血流阻力降低,血流量就增多,但同时也意味着在毛细血管红细胞的流速增大,即红细胞无法充分释放氧气,导致组织缺氧。感染性休克患者外周阻力降低导致组织缺氧的原理即是这样。当阻力血管口径减小时,血管阻力增加,血流量就减少,但会导致单位时间通过毛细血管的红细胞数量减少,组织获得的氧气减少。心源...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

错误率降低剪枝法(REP)是一个比较简单的决策树剪枝方法,但是,由于使用独立测试集,与原始决策树相比,修改后的决策树可能偏向于过度修剪,这是因为一些在测试数据集中没有出现过的训练数据集所对应的分支很容易被修剪掉。4.2悲观错误剪枝法与REP方法相似,悲观错误剪枝法采用对比剪枝前后决策树模型的精度决定是否进行剪...

融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...

减少搜索深度:通过位置评估的方式,对树的搜索进行截断。比如搜索到某个状态s,使用一个近似函数来预测当前价值,就不继续向下展开游戏树了。减少搜索宽度:在某个状态下,不对所有的可以落子的位置进行搜索,而是通过落子位置采样的方式,也就减小了搜索宽度。落子的采样可以服从某一策略的分布。

透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘

第一部分:决策树的根基——直观理解可视化开场:首先,让我们通过一张简单的流程图来直观感受决策树的工作方式(www.e993.com)2024年10月31日。想象一棵从根部开始分叉的树,每个分叉点代表一个决策(如“年龄大于30吗?”),每个叶子则对应一个分类或预测结果。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...

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...

分享几家大厂数据挖掘岗的面试经历

决策树的特征选择原理有哪些过拟合和欠拟合怎么理解,分别怎么解决SVM的原理SVM如何解决线性不可分的问题既然你提到了惩罚系数,那么讲讲SVM使用的核函数有哪些xgboost和GBDT的区别提到了正则项,那么L1和L2有什么区别xgboost泰勒展开是一阶还是二阶...

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

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。

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.