扩散模型的技术原理和应用价值

随机游走和自回归模型(AR模型)进一步展示了随机过程在简化复杂系统行为、预测时间序列数据方面的应用,分别对应股票价格波动和经济预测等领域。随机过程通过其多样化的类型(如离散时间/连续时间、平稳/非平稳、马尔可夫过程等),为探索自然界和社会科学中的随机现象提供了一套强大而灵活的工具。2.正向扩散过程扩散模型中...

一种彻底新理论,关于大脑如何表示和计算概率

这些特性意味着这些模型可以被视为图形概率模型(GPM)的分布式实例化,而这些模型在很大程度上一直是局部主义的,例如隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络。我们认为,从局部主义GPM概念到分布式GPM概念的转变具有重要意义,尤其是:i)域的潜在变量(其身份和取值)被映射到分布式代码上,这些代码是在在线学习过程中出现的...

关于举办2024年度北京肛肠学会年会暨北京国际肛肠论坛

专题二:机器学习的基本理论和经典算法介绍机器学习常见的经典算法基本原理,包括贝叶斯决策、逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、k近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、马尔可夫模型等。专题三:医学影像组学科研思路与流程介绍医学影像组学的概念、分析流程、特征提取与筛选方法、结果检验技巧,影像组学经典文章解读。专题...

关于举办人工智能理论与医学应用结合实战培训班的通知

介绍人工智能的基本概念、发展历史、AI在医学领域应用、医学大模型的应用状况。专题二:机器学习的基本理论和经典算法介绍机器学习常见的经典算法基本原理,包括贝叶斯决策、逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、k近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、马尔可夫模型等。专题三:医学影像组学科研思路与流程介绍医学影像组学的...

学术前沿 | 进步对齐:让AI跟上人类道德的脚步

作为一个案例,我们来考察基于预测建模的进步对齐方法,即通过历史数据和模型,预测未来的道德进步方向,指导AI系统的行为选择。这种方法可以帮助AI系统更好地适应人类价值观的变化,避免价值锁定的风险。1.收集历史文本数据:从过去几个世纪中收集大量的历史文本数据,包括书籍、报纸、法律文献等。这些文本反映了当时的社会...

马尔可夫预测案例说明

马尔可夫预测案例1背景当前3家运营商分别的市场占比为0.55,0.25和0.2，但是有携号转网政策后，用户可自由的切换运营商，当前从调查数据中可得到，移动用户预期下年还会使用移动的比例是80%，使用电信的比例是15%，联通的比例是5%(www.e993.com)2024年11月25日。电信用户接下来会使用移动的比例是20%，继续使用电信的比例是78%，使用联通...

综述:使用语言模型进行可控的蛋白质设计

虽然不是很明显,但NLP领域一直通过将作为NLP问题解决方案出现的技术转移到蛋白质序列来影响蛋白质研究。下图总结了这两个领域之间的相似之处。几十年来,NLP问题一直通过浅层机器学习方法来解决,例如支持向量机(SVM)或隐马尔可夫模型(HMM),用于解决文本分类和标记问题。

汽车零部件行业专题报告:AI大模型在自动驾驶中的应用

生成式AI有望推动仿真场景大幅提升泛化能力,帮助主机厂提升仿真场景数据的应用比例,从而提高自动驾驶模型的迭代速度、缩短开发周期。当前仿真场景对实际路测中所遇到的边缘案例主要通过人工进行泛化,如量产车在影子模式下遇到某一个cornercase并进行数据回传后,在虚拟引擎中进行场景重建,再通过人为添加要素,如...

历史、数学与模型

刘景平:《科学技术、经济活动和社会形态的模型研究》,中国科学技术大学博士论文,2010年。阿特米·S·马尔可夫:《关于丝绸之路的数学模型》,《城市观察》,2015年第1期。袁新荣:《基于数学模型的人类社会发展规律研究》,中国科学技术大学博士论文,2007年。

风靡朋友圈的妙鸭相机,到底用了哪些底层技术?

深度生成模型源于生成式建模和深度学习。生成建模认为数据在相应的空间存在着概率密度分布,其目的就是建模和学习这种潜在分布。早期的生成建模如高斯混合模型(GMM),隐马尔可夫模型(HMM)在表达能力和可扩展性方面存在局限性,在现实数据的复杂性面前表现得较为吃力。