加速科学进步:通过贝叶斯对抗性合作
实际上,理论比较的贝叶斯方法可以分解为三个步骤:(1)模型说明;㈡模型反演;以及(iii)模型比较。首先,必须根据所检查的生成过程的性质来指定生成模型。例如,如果我们的实验设计需要收集两种选择的强迫选择(2AFC)反应,则可以通过二项式似然函数的说明构建一个能够生成二进制选择数据的模型(图3a)。然后,这个“通用”模型可...
马尔可夫毯、信息几何和随机热力学
这使我们能够将外部状态的流动写成内部状态梯度的函数(使用方程(3.2)):方程(3.9)的最后一行总结了本节的结论。内部状态和活跃状态都最小化变分自由能,因此也最小化毯子状态的惊讶度。后者在统计学中被称为负(贝叶斯)模型证据。这意味着具有非平衡稳态的马尔可夫毯系统可以被视为“自我证据化”的[22]。从生理学...
新祥旭:清华大学深研院电子信息-801生物医学工程24年考研攻略
1.贝叶斯决策理论2.概率密度函数的估计3.线性判别函数4.特征的选择和提取5.非监督学习方法,主成分分析,独立成分分析6.支持向量机7.多层感知机与反向传播算法参考书:张学工等《模式识别:模式识别与机器学习》清华大学出版社,第4版四、医学影像基本要求和主要考试内容包括:1.几种常用医学成像模态:X光/...
一个框架整合大脑理论 1 大视野概述
用贝叶斯术语来说,生成模型包含两部分:感兴趣的隐藏(即未观察到)变量的先验以及将隐藏变量映射到可观察量的似然函数(Bishop,2006)。请参阅图1,了解有机体的世界生成模型及其与生成过程的关系:生成其观察结果的真实环境偶然事件,而有机体无法获得这些结果。下载:下载高分辨率图像(103KB)下载:下载全尺寸图...
CRPS:贝叶斯机器学习模型的评分函数
评分函数(或度量)是将真实值及其预测映射到一个单一且可比较的值[1]。例如,对于连续预测可以使用RMSE、MAE、MAPE或R平方等评分函数。如果预测不是逐点估计,而是分布呢?在贝叶斯机器学习中,预测通常不是逐点估计,而是值的分布。例如预测可以是分布的估计参数,或者在非参数情况下,来自MCMC方法的样本数组。
华为团队开发组合贝叶斯优化框架,进行抗体计算机设计
作为最近比较成功的例子,研究人员将结构建模和亲和力评分功能相结合,使抗溶菌酶抗体的亲和力提高了140倍(www.e993.com)2024年7月25日。与其他基于亲和力的评分函数相比,使用集成机器学习(ML)策略,可以利用单点突变引起的亲和力变化来预测具有更高亲和力的新序列。mCSM-AB2使用基于图形的签名来整合抗体-抗原复合物的结构信息,并将其与使用...
深度| 理解神经网络中的目标函数
对θ使用均值为0的高斯先验概率与把L2正则化应用到目标函数上是一致的(确保了有很多小权重),然而在θ上使用一个拉普拉斯先验概率与把L1正则化应用到目标函数上是一致的(确保很多权重的值为0)。左边是L1正则化,右边是L2正则化。一种完全贝叶斯方法...
传播动态学的主动监控:一种组稀疏贝叶斯学习方法
f(Ds,S)表示利用监控数据Ds预测传播动态学的动态系统函数,,其中N乘N的矩阵S是哨兵矩阵。哨兵矩阵是动态系统函数中一组关键参数,刻画哨兵节点对其他节点的影响。换句话说,实现主动监控的关键在于获取动态系统函数f(Ds,S)。我们分别形式化定义上述框架中后两步的计算问题。
清华张钹院士专刊文章:迈向第三代人工智能(全文收录)
其中γ∈[0,1]是折扣因子。值函数可以写成贝尔曼方程(Bellmanequation)的形式。该方程表示了相邻状态之间的关系,可以利用其将决策过程划分成多个不同的阶段,其中某一阶段的最优决策问题可以利用贝尔曼方程转化为下一阶段最优决策的子问题。强化学习的核心目标就是选择最优的策略,使得预期的累计奖励最大,即值函数取得...
TGANv2、VideoGPT、DVG…你都掌握了吗?一文总结视频生成必备经典...
此外,利用这个分布的超时变化,通过估计正在进行的序列的结束来控制不同未来状态的采样。即,利用GP在输出函数空间上的方差来触发行动序列的变化。使用高斯过程对未来状态的多样性进行建模,是由于高斯过程具有几个理想的特性:它们在贝叶斯公式中学习了关于给定过去背景的潜在未来的先验。这使得我们能够在提供更多的背景框架...