概率分布深度解析:PMF、PDF和CDF的技术指南

图3:概率密度函数(左)和概率质量函数(右)的图形表示。累积分布函数(CDF)累积分布函数(CDF)是一个函数,它定义了随机变量X小于或等于特定值x的概率。在数学上CDF定义为:F(x)=P(X≤x)CDF可以理解为概率的"累积和"。它从0开始,随着随机变量值的增加而增加,最终达到1(表示总概率)。

NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开|高斯|拓扑|隐层|分类器|...

训练基于卷积神经网络的人脸识别模型的损失函数主要分为以下两种类型:(1)基于Metric的损失函数,例如Tripletloss,Tupletloss以及Centerloss。(2)基于Margin的损失函数,例如ArcFace,CosFace,CurricularFace与AdaFace。相比于基于Metric的损失函数,基于Margin的损失函数能够鼓励模型执行更加高效的...

对话梅宏院士:现在的大语言模型技术路径不可能通往AGI,天花板是能...

梅宏:我不认为现在的AI有什么所谓的意识,我也不认为它有知识涌现能力。从基本原理来看,大模型是基于“概率统计”,将如图像分类或文本生成等任务建模为概率模型,将数据的分布或生成过程表示为概率分布函数。神经网络能够以任意的精度来逼近这些概率分布函数,从而构建这些概率模型。就这个意义而言,大语言模型可被视为...

乔治·帕里西的科学画像:复杂系统和其他

相当繁琐但设置良好的[fJ]计算的结果基本上归结为确定重叠分布函数,这是这些问题的序参量,在高温相,这只是零处的δ函数。在低温相中,P(q)被发现在q=±qEA处有两个δ峰,但也有较小绝对值的权重。P(q)的确切形式取决于模型。基本上可以找到三类:1.铁磁性,没有其他峰,qEA=m2,m为磁化密度。

NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型TopoFR

我们采用ArcFaceLoss作为基础分类损失函数:不变性结构对齐ISA在网络训练过程中,我们分别构建出原始输入空间与扰动特征空间。理想地,不管输入的人脸图像怎样被干扰,其编码在隐层空间中的位置应该保持不变。因此,我们提出对齐原始输入空间和扰动特征空间的拓扑结构,不变性结构对齐机制所对应的损失函数如下所示:...

图灵奖得主 Yann LeCun 万字演讲:今天的 AI 比猫还笨,自曝早已...

你将其与一组目标函数相结合(www.e993.com)2024年11月2日。一个目标是测量目标实现的程度,任务是否完成,也许还有一组其他目标,作为安全边界,基本上测量所遵循的轨迹或采取的行动在多大程度上对机器人或机器周围的人没有危险,等等。因此,现在的推理过程(我还没有谈论学习)仅仅是推理,包括寻找最小化这些目标的行动序列,找到最小化这些目标的一...

Nature最新封面:AI训练AI?也许越来越笨

2.函数表达能力误差:神经网络等函数近似器的表达能力是有限的,无法完美地逼近任何分布。这种误差会导致模型在逼近真实分布时产生偏差,例如,将高密度区域分配到低密度区域,或者将低密度区域分配到高密度区域。随着模型训练代数的增加,这种误差会不断累积,导致模型最终收敛到一个与原始分布完全不同的分布,其尾部几乎...

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!

-函数表达误差这是次要误差类型,由于函数近似器(functionapproximator)的表达能力有限而产生。特别是,神经网络只有在其规模无限大时,才能成为通用近似器。因此,神经网络可能会在原始分布的支撑集(support)之外,引入「非零概率」,或在原始分布的支撑集内引入「零概率」。

原创基于机器学习视角的新老券利差分析

本文绘制了样本发行因子的核密度函数图像(图2)。核密度曲线的整体形态反映了数据的分布模式。根据图像分析,本文所研究的四个发行因子均呈现出显著的集中趋势,表明发行过程存在较为稳定的规律性。具体来说,增发时间间隔的核密度峰值出现在7天,增发次数集中在14次左右,增发均量的集中区间在170亿至200亿元,债券余额的集...

前沿进展:大模型agent的社交互动涌现出无标度网络

典型的在线社交网络,具有与线性优先连接相对应的度分布。偏离这一狭窄区间的值,将会导致明显不同的分布。图3:线性优先连接。左图:三个网络规模N=300、1000、2500的度的互补累积分布函数。实线为观察指引,对应于指数α=2的幂律概率密度函数。网络展现出无标度特性。右图:三个网络快照的重构累积连接概率Pi(k)作为...