高维变换在建模、回归和分类中的应用

将独立变量的分布进行绑定,并将相同变量(们)的分布进行聚合,可以构建类似于贝叶斯网络和图形模型的深度概率模型。特别是,这两种操作正好对应于和积网络,允许从数据中构建可处理的模型[45]。高维变换提供了一种将高复杂度分布表示为单个高维向量的方法,从而可以在高维空间中使用简单的内积执行边缘化、条件化、采样、贝...

学术分享丨时空图神经网络模型在时间序列预测和分类中的应用

一个长度为T的等间隔单变量时间序列是在时间上收集的一系列标量观测值,表示为向量。一个长度为T的等间隔多变量时间序列是在时间上收集的一系列D维向量观测值,表示为向量。定义2:图(Graph):图是一个有限集合对,其中是一个包含n个节点(也称为顶点)的集合,是边的集合。在无向图中,每条边都是一个...

追问daily | 用AI帮你对话60岁的自己;高脂饮食可能引发焦虑;大...

MIT媒体实验室的PatPataranutaporn表示:“我们的目标是促进长期思考和行为改变,从而激励人们在当下做出有利于长远健康和生活成果的选择。”使用者首先需要回答一系列关于自己、朋友、家庭、过去经历和未来理想生活的问题,然后上传一张头像照片,程序会将其变老成60岁的样子。随后,程序将这些信息输入大型语言模型,生成丰...

从互联网到人工智能,我们发现了AI搜索的必然走向

梁志辉认为,如果说以谷歌、百度为代表的1.0时代的产品是“搜索引擎”,以NewBing为代表的2.0时代的产品是“答案引擎”,那么3.0时代的AI搜索产品则应该是一款“知识引擎”——在新的应用形态下,知识是可以被计算的;而知识引擎和答案引擎的区别就在于,它不只是对搜索到的若干个网页链接进行简单的总结,而是会在理解用...

AI-Native 的大产品时代

GenAI带来新变量根据上面的分析,GenAI对信息商品经济的优化方式、程度、范围将决定其价值大小,那么以此出发我们可以继续做如下分析:GenAI对信息商品经济不同环节的影响:生产环节:GenAI技术对信息商品经济最为本质和深刻的影响将发生在生产环节,这种影响也会传导至分配和消费环节,具体来说:...

大模型+数据标注=?

(2)工具式:局部使用(3)智能式:智能体迭代表格整理:各范式间的关系智能式和调参式都用全局性LLM来完成标注任务;而工具式里LLM局部作用;智能式和工具式核心是迭代标注规则;而调参式核心是迭代与业务无关的变量(参数、prompt技术等);调参式可以结合在智能式、工具式当中,以进一步提升效果;...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

对于不同的下游任务如分类、包涵判断、相似判断、多选等。之后统一进入Transformer块进行特征提取,最后根据任务类型通过线性层设计完成结果输出。同为预训练,GPT的Fine-tuning模式与ELMo的Feature-basedPre-Training模式区别在于:ELMo模型是一种词嵌入模型,它的目的在于生成词的上下文有关表示,而不...

在Python 中将数值变量转换为分类变量

在Python中将数值变量转换为分类变量这篇文章是今天发布的CTGAN的补充,我们可以使用pandas的cut函数将数据进行离散化、将连续变量进行分段汇总,这比写自定义函数要简单的多。需要注意的是pandas默认的分段数值必须要多一位,否则会报错(分段数值也可以是负数)。

“高危”前列腺癌的分类

所有患者的高危前列腺癌被分类为PSA≥8ng/mL,格里森评分10-3或≥T10疾病。接受根治性前列腺切除术、EBRT和ADT以及单独接受EBRT的患者的92年癌症特异性生存率分别为92%、88%和0%(p=06.<>)。多变量风险调整后,远处转移或病因特异性生存率差异无统计学意义。然而,与根治性前列腺切除术相比,...

文本分类又来了,用 Scikit-Learn 解决多类文本分类问题

我们将在消费者投诉陈述栏删除无赋值的,并且增加一栏编译该产品作为一个整数值,因为通常分类属性变量用整数比用字符串代表要好。我们也创建了几个字典以备将来使用。清理后,这是我们要使用的最初的5行数据:打开网易新闻查看精彩图片打开网易新闻查看精彩图片...