为大脑中不同可塑机制提供规范性解释,突触可塑性模型的统一理论

当权重向量接近其稳定值时,LTD因子在两个分量中都会精确抵消LTP因子的二阶依赖性,从而实现相关性不变学习。相比之下,异突触LTD与权重向量w成正比,并且不在选择性方向上起作用,从而使LTP选择性依赖于二阶统计量。重要的是,任何强制权重向量归一化的可塑性模型都无法在存在二阶相关性的情况下普遍检测稀疏特征,因为权...

电磁学中的格林函数

另一方面，为了方便工程应用(仅测量闭合曲面边界面上的切向电场或切向磁场)，可在内部区域填充理想电导体或理想磁导体(图1(c)，(d))，这样公式(17)中的等效电流项或等效磁流项消失，但是对应的并矢格林函数需要修正或重新计算，分别满足边界条件或。对于无限大的平面来讲，内部(下方)区域填充理想电导体或理想磁...

初中数学7-9年级28个高频考点及60个易错点解析!数学提分必备!

(1)在给可能性的大小排序前可先用“一定发生”、“很有可能发生”、“可能发生”、“不太可能发生”、“一定不会发生”等词语来表述事件发生的可能性的大小;(2)事件的概率是确定的常数,而概率是不确定的,可是近似值,与试验的次数的多少有关,只有当试验次数足够大时才能更精确。考点二十二等可能试验中事件...

大盘点 | 自动驾驶中的规划控制概述

斯坦福大学的这个方法,在变曲率通路且路径连续可导的的条件下,局部指数收敛到通路。只是倒车比较差,不适合泊车场景。TrajectoryTrackingControlfortheKinematicModel基于控制Lyapunov函数的控制基于控制Lyapunov函数的控制设计是在固定到汽车的坐标系中定义跟踪误差。配置误差可以通过使用参考轨迹的惯性坐标系的基础变...

汪虹宇 黄宣植|“无人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆...

表2给出了模型在各种优化器和损失函数条件下的分类性能。本研究使用5个经典优化器(SGD、RMSprop、Adagrad、Adam和Adamw)和4个经典损失函数(LabelSmoothLoss、CrossEntropyLoss、Asymmet-ricLoss和FocalLoss)来评估模型。本研究的评估标准是准确性。最初,通过测试不同的优化器,结果显示Adamw在冻结前2模块参数和冻结前3...

哈工大刘志勇团队:用深度学习算法解决水声信道中的衰落及严重码间...

4.1仿真条件在仿真中,假设水声信道是半稳态的,即在一个数据包的发送过程中,信道是不变的,但对下一个数据包的传输来说,信道会发生变化(www.e993.com)2024年11月15日。每个数据包由训练序列和数据序列构成。换能器和水听器间的水声信道冲激响应基于统计水声信道模型得出,所使用主要参数如表1所示,基于此水声信道模型可构建蒙特卡洛仿真,据表...

深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略

对每个输入样本x,输出层需要产生接近y的值。但对其他层来说,训练数据并没有给出这些层所需要的输出,所以这些中间层被称为隐藏层。网络中每个隐藏层通常都是向量值的,隐藏层的维数决定了模型宽度(width),向量中每个元素可以被视为一个神经元。对前馈神经网络第l层任意神经元j,若第l-1层输出,则神经元净输入...

斯坦福博士图解AlphaFold 3:超多细节+可视化还原ML工程师眼中的AF3

-结构预测:基于第一部分创建的原始输入以及第二部分改进后的表征,使用条件扩散进行结构预测。在整个模型中,蛋白质复合物有两种表示形式:单一表征(singlerepresentation)和配对表征(pairrepresentation),这两种表示都可以应用于token级别或原子级别。前者仅仅表示复合物中的所有token或原子,后者则表征了物质中所有token...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

在贝叶斯框架中,参数和状态变量在一定意义上具有相似地位,即它们都可以用分布进行描述并且以参数的形式进入概率函数p中。例如,给定参数k,状态x和y的联合概率可被写为p(x,y|k),确定了给定一组参数值k的条件下,获得一组数据(x,y)的可能性,其中k的先验分布为p(k)。先验代表我们对模型和初始值的了解。

概率建模和推理的标准化流 review2021

在条件充分的情况下,自回归流是通用逼近器(根据第2.2节讨论的条件),只要变换器和条件器足够灵活,可以任意精确地表示任何函数。这直接源自于第2.2节中的通用变换,该变换基于条件概率的累积分布函数,实际上是一个自回归流。然而,这只是一个表示能力的陈述,并不能保证流在实践中的行为。