从一到无穷大:大语言模型对受访者样本的模拟

形式上,像GPT-3这样的语言模型是标记(“Token”,指用于表示文本或语音等数据的最小语义单位。例如在自然语言处理中,token可以是一个单词、标点符号或短语)的条件概率分布p(x|x1,…,xn-1),其中每个xi来自一个固定的词汇表。通过从该分布中迭代采样,语言模型可以生成任意长的文本序列。然而,在生成文本之前,...

一种彻底新理论,关于大脑如何表示和计算概率

近几十年来,已经提出了几种基于群体的概率编码理论(PPC),其中包括将群体(即群体编码)中所有神经元的状态视为表示以下内容的理论:a)最可能/可能的单个输入值/特征(Georgopoulos,Kalaska等人,1982);或b)特征上的整个概率/可能性分布(Zemel,Dayan等人,1998;Pouget,Dayan等人,2000,2003;Jazayeri和Movshon,2...

基于自旋轨道力矩磁隧道结的概率分布可调真随机数发生器 | 进展

它以可调的概率p或(1-p)抽样出高阻态(1)或低阻态(0)。图3.提出的可调PDF的真随机数生成器示意图。(a)用于生成随机数N的贝叶斯网络。(b)生成具有所需PDF的随机数的过程。(c)随机数生成器使用的条件概率表(CPT)。此处S(i,j)=ΣijP(N)。(d)中的条件概率与所需分布概率之间的关系。e)根据设...

t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)

2.计算相似度：t-SNE通过计算高维空间中每个点对的相似度来表征它们之间的距离。相似度通常通过条件概率来表示，即在高维空间中一个点选择另一个点作为邻居的概率。3.优化目标函数：t-SNE的目标是最小化高维空间和低维空间概率分布之间的Kullback-Leibler(KL)散度，这是衡量两个概率分布差异的一种方法。...

2025年杭州电子科技大学硕士研究生入学考试432统计学考试大纲已发布

3.条件概率和全概率公式;4.随机变量的定义;5.离散型随机变量的分布列和分布函数;离散型均匀分布、二项分布和泊松分布;6.连续型随机变量的概率密度函数和分布函数;均匀分布、正态分布和指数分布;7.随机变量的期望与方差;8.随机变量函数的期望与方差。

1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)_手机...

该定理对公司资本结构框架进行了详细的研究,揭示了在资本市场完备、无交易成本、投资理性、负债无风险以及预期收益率概率分布相同的基本假设条件下,公司价值的决定因素(www.e993.com)2024年11月2日。MM定理主要分为两类:一是在不考虑税收的条件下,企业负债与否不影响企业价值,负债企业的权益资本成本等于处于同一风险等级的无负债企业的权益资本成本再...

深圳大学2025研究生考试大纲:统计学

3.条件概率和全概率公式;4.随机变量的定义;5.离散型随机变量的分布列和分布函数;离散型均匀分布、二项分布和泊松分布;6.连续型随机变量的概率密度函数和分布函数;均匀分布、正态分布和指数分布;7.随机变量的期望与方差;8.随机变量函数的期望与方差。

深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解

多元高斯分布是理解高斯过程所必须的概念之一。让我们快速回顾一下。如果你已经熟悉多元高斯分布,可以跳过这一部分。多元高斯分布是具有两个以上维度的高斯分布的联合概率。多元高斯分布具有以下的概率密度函数。x是具有D×1维度的输入数据,μ是具有与x相同维度的均值向量,Σ是具有D×D维度的协...

【机器学习】图解朴素贝叶斯|算法|高斯|定理|特征值_网易订阅

类条件概率是训练样本的单词表(即抽取单词,单词出现多次,只算一个),则表示训练样本包含多少种单词。可以看作是单词在证明属于类上提供了多大的证据,而则可以认为是类别在整体上占多大比例(有多大可能性)。(2)伯努利朴素贝叶斯对应的,在伯努利朴素贝叶斯里,我们假设各个特征在各个类别下是服从n重伯努利分布(二...

AI训AI惨遭投毒9次大崩溃,牛津剑桥等惊天发现登Nature封面!

如果更一般地考虑一个概率为q的状态i,使用标准条件概率,我们可以证明失去信息的概率(即在某些代中没有采样到数据)等于1??q。这也就意味着,分布最终会收敛到某个状态处的δ函数,最终落在某个状态的概率等于从原始分布中采样该状态的概率。将这个过程看作一个马尔可夫链,我们就可以直接证明上述结论,因为X^(...