哈勃常数危机
对于前者,Planck卫星合作组在2018年对哈勃常数的全局拟合值为H0=(67.27±0.60)km/(s??Mpc)[1];对于后者,由诺贝尔物理学奖获得者AdamReiss领导的SH0ES(supernovaH0fortheequationofstate)合作组在2022年对哈勃常数的直接测量值为H0=(73.04±1.04)km/(s??Mpc)[2]。易见它们之间出现了高达接近...
既是自编码器,也是RNN,DeepMind科学家八个视角剖析扩散模型
这些随机变量由有限数量的中间隐变量x_t(通常T=1000)连接在一起,这会形成一个马尔可夫链,即x_{t-1}仅取决于x_t,而并不直接依赖于该链中之前的任意随机变量。这个马尔可夫链的参数的拟合方式是使用变分推理来逆向扩散过程,这个扩散过程本身也是一个马尔可夫链(方向相反,图中表示为q(x_t∣x_...
统计学入门:时间序列分析基础知识详解|方差|残差|协方|自相关|...
当AR(1)过程满足弱平稳性时,均值和协方差为:对于平均值,我们使用随时间变化的平均值作为常数。利用白噪声的平均值为零的事实,可以推导出如下公式:对于协方差,我们需要先改变公式(1)然后,按这个顺序推导方差和协方差。对于方差,可以通过对上述推导公式取平方来推导。对于协方差,可以通过将前一步值减去平均值...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
需要设置学习率为一个非常小的正数的原因是要保证迭代之后的xk+1位于迭代之前的值xk的邻域内,从而可以忽略泰勒展开中的高次项,保证迭代时函数值下降。梯度下降法只能保证找到梯度为0的点,不能保证找到极小值点。迭代终止的判定依据是梯度值充分接近于0,或者达到最大指定迭代次数。梯度下降法在机器学习中应用广泛...
机器学习算法与Python实战P7:概率论基础(下)
当相关系数为-1时,表示两个变量之间有完全的负相关关系。这意味着,当一个变量增加时,另一个变量会减少。当相关系数为0时,表示两个变量之间没有线性相关关系。在数学上,两个随机变量和的相关系数定义为它们的协方差除以它们的标准差的乘积,即:
扩散模型DDPM:先前向加噪后反向去噪从而建立噪声估计模型
另一方面,DDPM只预测正态分布的均值虽然正态分布由均值和方差决定,但作者在这里发现,其实模型不需要学方差,只需要学习均值就行(www.e993.com)2024年7月13日。逆向过程中高斯分布的方差项直接使用一个常数,模型的效果就已经很好。所以就再一次降低了模型的优化难度DDPM也有些类似VAE,也可以将其当做一个encoder-decoder的结构,但是有几点区别:...
用多因子策略构建强大的加密资产投资组合:因子合成篇_腾讯新闻
2.C??X????+C??X????+…+C??X????+V??=常数向量,C??不全为0,V??为随机误差项,→X??间存在完全共线多重共线性导致的后果:1.完全共线性下参数估计量不存在2.近似共线性下OLS估计量非有效我们首先定义方差膨胀因子(variance-inflatingfactor,VIF)为VIF=1/(1??r????...
推荐收藏 | 100个数据分析常用指标和术语
比率:是样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值,由于比率不是部分与整体之间的对比关系,因而比值可能大于1。5、倍数和番数倍数:用一个数据除以另一个数据获得,倍数一般用来表示上升、增长幅度,一般不表示减少幅度。番数:指原来数量的2的n次方。
重磅:考察数据科学家和分析师的41个统计学问题
任一变量增加或减去一个恒定值,相关系数将保持不变。相关性的计算公式可以很容易地帮助我们理解这一点。如果我们给变量的所有值都加上一个常数值,则这个变量将发生相同的变化量,变量的差异将保持不变。因此,相关系数不会变化。29)据观察发现,数学考试成绩与在学生在考试当天进行体育运动存在非常高的相关性。
照片转视频,像航拍一样丝滑,NeRF原班人马打造Zip-NeRF
(a)mip-NeRF360使用的损失是分段常数的,但(b)新模型的损失是平滑的,因为研究人员将NeRF直方图模糊为分段线性样条(绿色)。新模型中的预过滤损失可以学习反锯齿的proposal分布。Anti-AliasedInterlevelLoss:研究者继承的mip-NeRF360中的提案监督方法需要一个损失函数,该函数以由NeRF(s,w)...