ICML 2024 | 论扩散模型采样轨迹的规律性及快速采样算法
其原则是,在轨迹弯曲程度较大的地方使用较小的采样步长;而在轨迹弯曲程度较小的地方使用较大的采样步长。该算法的具体细节见论文第五章“Geometry-InspiredTimeScheduling”。对于任一数据集,本文提出的步长规划策略仅需运行一次,就能得到扩散模型在各个NFE情况下的最优步长分配策略。该方法的运行速度极快,对于CIFAR...
...理论研究的挑战性课题:统计物理能否给智能科学带来第一性原理?
传统的神经网络的统计物理研究分为两个主要流派:一方面是工程领域,发展以理论为基础的算法;另一方面是神经科学领域,通过物理方法来解决描述大脑计算的数学模型。在物理学中,我们有最小作用量原理,从中可以推导出经典力学或电动力学规律。我们不确定在神经网络(甚至大脑)的物理学中是否存在可以用简洁的数学形式表达的...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则,其原理大概是:当不能准确知道事物本质时,可以根据与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断该事物的本质。比如,我们虽然无法准确的知道某个西瓜是不是好西瓜,但是我们可以通过敲击声、色泽、根蒂形状等特征去判断是否是好西瓜,如果它的敲击声沉闷、色泽青绿、根蒂蜷缩,那我们根据经验可以...
加密驱动的信息游戏 探索未来的市场机会
贝叶斯市场就是这样一个例子,它依靠贝叶斯推理的原理,通过让赌徒押注他人的信念来推导出赌徒自己对其私人信息的信念。例如,建立一个人们押注“有多少人对自己的生活感到满意”的市场,可以揭示赌徒自己对他人生活满意度的信念。因此,我们可以得出关于玩家私人信息的准确结论,否则这将是无法验证的事实。我们可以依靠的另一...
七大机器学习常用算法精讲:朴素贝叶斯算法(二)
一、朴素贝叶斯算法:基本原理贝叶斯定理贝叶斯定理是朴素贝叶斯算法的数学基础,它描述了在已知先验概率P(类别)的情况下,根据新观测到的证据(特征)来更新后验概率P(类别|特征)的过程。具体表达式为:P(类别|特征)=(P(特征|类别)*P(类别))/P(特征)其中,P(特征|类别)代表在给定类别条件下观察到特...
2025年北京师范大学硕士研究生信息组织与检索入学考试大纲已公布
主要内容包括:自动标引、自动文摘、自动分类、自动聚类的概念、经典模型(朴素贝叶斯模型等)及评估方法(www.e993.com)2024年10月17日。(六)排序算法主要内容包括:PageRank和HITS的基本原理和计算方法。(七)信息检索技术的发展主要内容包括:图像检索技术、基于内容的音频检索技术、基于内容的视频检索技术、跨语言检索技术、可视化检索、语义检索、数...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
逻辑回归是一种用于分类问题的算法,它通过将原始数据转换为概率形式来解决二元分类问题。该算法通过使用sigmoid函数将线性回归的输出转换为概率值,从而实现分类。逻辑回归在欺诈检测、信用评分和疾病预测等领域有广泛应用。逻辑回归的基本原理是通过构建一个逻辑模型来描述分类问题。假设因变量Y是一个二元分类变量,可以...
【机器学习】贝叶斯超参数优化原理、代码实现
机器学习贝叶斯超参数优化原理、代码实现转自:我得学城超参数优化在大多数机器学习流水线中已成为必不可少的一步,而贝叶斯优化则是最为广为人知的一种“学习”超参数优化方法。超参数优化的任务旨在帮助选择学习算法中成本(或目标)函数的一组最佳参数。这些参数可以是数据驱动的(例如,各种训练数据组合)或...
机器学习常用算法对比总结
逻辑回归算法、支持向量机算法只能支持二分类算法。适合处理高维数据的分类算法有朴素贝叶斯算法、支持向量机算法。(线性回归算法也可以处理高维数据。)而逻辑回归算法(高维数据容易过拟合)、K近邻算法(高维数据带来维度灾难)、决策树算法(高维数据计算会比较复杂)都不太适合处理高维数据。适合处理大样本数据的分类算法有...
人工智能教与学| 三本通俗易懂的人工智能原理与教学书籍推荐
本书介绍了人工智能的基本原理和开源硬件的工作原理,以及两者在项目中的应用可能性。书中深入探讨了几种经典的人工智能算法,包括回归算法、贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法和神经网络算法等。软件部分使用Mind+图形化编程软件和Python编程语言,硬件部分使用行空板作为主控器,配合开源硬件模块,结合实例和项目,让学...