本文介绍了一篇关于多任务学习的综述,详细介绍了文章中关于多任务学习的两个主要研究方向:task balancing和其他。
方差较大的数据包含的信息量较小,但 OLS 却对所有数据等量齐观进行处理,故异方差的存在使得 OLS 的效率降低。
摘要 1.引言 2.相关工作 3.The GloVe Model 4.实验 4.1评估方法 4.2语料库和训练细节
在这篇文章中,我将解释为什么当建立一个线性模型,我们添加一个x₁₂术语如果我们认为变量x₁和x₂互动和添加交互条款订立原则方法。
中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方法,以及传统的应用模型为主要内容;
变量选择是高维统计建模的重要组成部分。许多流行的变量选择方法,例如 LASSO,都存在偏差。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,_SCAD_)正则项的回归问题或平滑剪切绝对偏差 (SCAD) 估计试图缓解这种偏差问题,同时还保留了稀疏性的连续惩罚。
通常,当我们使用神经网络时,我们输入某个向量x,然后网络产生一个输出y,这个输入向量通过每一层隐含层,直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。
等渗回归是很少被谈论但肯定是最酷的回归技术之一。我之所以说“很少谈论”,是因为与线性回归不同,它不经常被讲授或使用。等渗回归做出一个更笼统的假设,即最能代表数据的函数是单调的,而不是线性的(是的,线性也是单调的,反之亦然)。
过去十年来,深度学习领域发展迅速,其一大主要推动力便是并行化。通过 GPU 和 TPU 等专用硬件加速器,深度学习中广泛使用的矩阵乘法可以得到快速评估,从而可以快速执行试错型的深度学习研究。
9 月 21 日至 22 日,为期两天的 CCAI 2019 正在秋意浓浓的中国青岛胶州隆重举行。本次会议选址室外体育馆召开,为原本严肃的学术会议增添了几分活泼、惬意的色彩。
核回归技术是一组非参数方法,用于通过一组数据点拟合平滑的曲线。Nadaraya-Watson 估计就是这样一种方法。它通常是在自变量分布的核密度估计以及因变量和自变量联合分布的基础上,通过计算因变量的条件期望得到的。
在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不
2.无论在何种惯性系(惯性参照系)中观察,光在真空中的传播速度都是一个常数,不随光源和观察者所在参考系的相对运动而改变。这个数值是299,792,458 米/秒。
循环神经网络(recurrent nerual network)或RNN是一类用于处理序列数据的神经网络,就像卷积网络是专门用于处理网格化数据X的神经网络。循环神经网络是专门用于处理序列
这篇文章主要是介绍自己对 Google 在《Attention is All You Need》中提出来的 Sinusoidal 位置编码
空间和时间相关问题的物理定律通常用偏微分方程(PDE)来描述。对于绝大多数的几何结构和所面对的问题来说,可能无法求出这些偏微分方程的解析解。不过,在通常的情况下,可以根据不同的离散化 类型来构造出近似的方程,得出与这些偏微分方程近似的数值模型方程,并可以用数值方法求解。如此,这些数值模型方程的解就是相应的偏微分方程真实解的近似解。有限元法(FEM)就是用来计算出这些近似解的。
编者按:统计模型有时也被称作统计分析或者统计建模,是基于传统统计学的一种数据分析方法。机器学习是数据挖掘的一种方法,包含利用分布式计算能力进行数据处理和数据挖掘的一系列算法和工具集。本文中的统计模型和机器学习的区别也可以理解为传统的数据分析(数学家阵营)和数据挖掘(计算机科学家阵营)之间的区别。 在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有
本文摘自:Datartisan 在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似
发布于 2018-02-05 10:38 更新于 2018-06-30 07:01
《Advance in Financial Machine Learning》的作者Marcos López de Prado,于今日发表了其在ADIA Lab的第一篇研究论文Causal Factor Inversting: Can Factor Investing Become Scientific,主要讨论了当前传统因子研究中的现状。很多人都说,当前的因子研究更多的是一门艺术而不是科学。如何根据因果推断的理论,按照科学发现的步骤进行因子研究,并有效避免研究过程的错误假设与错误结论,是本文探讨的主要内容。文章综合9个章节,从因果推断到蒙特卡洛实验,系统的梳理了因子投资与因果推断的相关内容。
从许多方面来看,回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量)来预测响应变量(也称因变量) 的方法。通常,回归分析可以用来挑选与响应变量相关的预测变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过预测变量来预测响应变量。
本文介绍了统计学习的基本概念,包括定义、原理和各种方法。文章还探讨了统计学习中的挑战和未来的发展方向,包括模型的可解释性、数据不平衡和大规模数据集的处理。
在上一章中我们介绍了马尔可夫决策过程,其中最优贝尔曼公式给出了最优值函数的求解方法:
Mathematica 12 为偏微分方程(PDE)的符号和数值求解提供了强大的功能。本文将重点介绍版本12中全新推出的基于有限元方法(FEM)的非线性PDE求解器。首先简要回顾用于求解 PDE 的 Wolfram 语言基本语法,包括如何指定狄利克雷和诺伊曼边界条件;随后我们将通过一个具体的非线性问题,说明 Mathematica 12的 FEM 求解过程。最后,我们将展示一些物理和化学实例,如Gray-Scott模型和与时间相关的纳维-斯托克斯方程。更多信息可以在 Wolfram 语言教程"有限元编程"中找到,本文大部分内容都以此为基础(教程链接见文末)。
尽管机器学习在现阶段取得了很大成功,但是相比于动物所能完成的工作,机器学习在动物擅长的关键技术上表现不尽人意,比如问题迁移能力、泛化能力以及思考能力,因为机器学习通常会忽略大量常用的信息。
论文链接:https://static.aminer.cn/misc/pdf/minrror.pdf
我们先从Logistic Regression出发,回顾一下LR的Score Function
【【注】参考自邱锡鹏的《神经网络与深度学习》。 自动计算梯度的方法主要分为三类:数值微分、符号微分和自动微分。
大数据文摘作品 作者:Mickey 研究人员在创建机器人时,很容易陷入两种特质的平衡困境——灵活与坚固。一般来说,这两种特质很难兼得,但对于很多需要细致操作的场景,又缺一不可。 在最近的一项研究中,研究人员创造了一种机器人,它具有高度的灵活性,同时仍能保持“肌肉”的高度紧张,使其有足够的扭转运动来完成困难的任务。在一项实验中,该机器人能够从瓶子上取下盖子,同时产生的扭转运动是同类领先机器人的 2.5 倍。 这一结果发表在 1 月 13 日的IEEE机器人和自动化快报上。 论文链接: https://iee
选自IBM 作者:George Saon 机器之心编译 参与:吴攀、黄小天 去年十月,微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率(WER)——达到了 5.9%,参考机器之心文章《重磅 | 微软语音识别实现历史性突破:语音转录达到专业速录员水平(附论文)》。但 IBM 官方博客今日发文宣称人类的水平实际上应该是 5.1%,而同时该文章还表示 IBM 的系统的词错率已经超越了之前微软报告的最佳水平,达到了 5.5%。IBM 宣称这是一个全新的突破,
本文提出了一种新的、更精确的可视化技术,能够为神经网络实践者面对众多选择时提供见解,包括网络架构、优化器选择和批大小。研究表明,当神经网络很深或没有跳过连接时,损失函数的曲面会从凸面的、平滑的转变成杂乱的、尖锐的,进而大大降低泛化能力和可训练性。论文使用了多种可视化方法探索了神经网络损失函数结构,以及损失函数的形态对泛化能力的影响。
选自arXiv 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 在这篇论文中,研究人员提出了「过滤器归一化」方法,用于可视化损失函数的曲率,并对损失函数进行了实验性的并行对比。他们进一步探索了多种因素(网络架构、超参数、优化器等)对损失函数形态的影响,以及损失函数形态对泛化能力的影响。 神经网络的训练需要最小化高维度非凸损失函数——这是一项理论上很难、有时却易于实践的任务。尽管训练一般性神经损失函数(Blum & Rivest, 1989)是 NP-hard,简单的梯度方法却经常能找到全局最小值(global mini
本文探讨了如何使用向量自回归模型(VAR)进行时间序列预测,并提出了基于矩阵分解和并行计算的优化方法。首先,介绍了VAR模型的基本原理和常见应用。然后,详细阐述了如何利用基于优化的方法来找到最佳参数,并使用QR分解来加速计算。最后,探讨了如何进一步改进VAR模型以增强其性能和灵活性。
本文对插值、平稳假设、变异函数、克里格等常用的地学计算概念加以介绍,并对相关公式进行推导。
因子实验在农业中非常普遍,它们通常用于测试实验因素之间相互作用的重要性。例如,可以在两种不同的施氮水平(例如高和低)下进行基因型评估,以了解基因型的排名是否取决于养分的可用性。对于那些不太了解农业的人,我只会说这样的评估是相关的,因为我们需要知道我们是否可以推荐相同的基因型,例如,在传统农业(高氮可用性)和有机农业中农业氮的可用性。
马尔可夫链,通俗来说,和独立随机事件(比如投硬币猜正反面,每次事件都是独立的,可能正面可能反面,且每一次投硬币的结果都不可能受上一次结果的影响)的区别是,当前的状态,可以影响下一个状态。
时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支,广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了解程度。
文本到图像扩散模型,使得生成多样且高质量的图像成为可能。然而,这些图像往往在描绘细节方面不够精细,并且容易出现由于输入文本的歧义导致的错误。缓解这些问题的一种方法是在带类标签的数据集上训练扩散模型。这种方法有两个缺点:(i)监督数据集通常与大规模抓取的文本-图像数据集相比较小,影响生成图像的质量和多样性,或者(ii)输入是一个硬编码标签,而不是自由形式的文本,限制了对生成图像的控制。
作者丨Thomas Viehmann 编译丨钱磊 编辑丨陈彩娴 今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式,以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。我的计划具体如下: 首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式; 接下来回顾偏差-方差分解,并在偏差-方差权衡的背景下,在VC-维数和非参数上进行探讨; 研究一些关于插值神经网络和双下降的文献; 在文末做一个非常简单的实验,用图形直观地讲解为什么双下降现象会发生。 1 正式设置一个机器学习问题 为了有些趣味,让我们先设置一个问题。 首先从数据开始。假
dependent = explained variable 已解释的 independent = explanatory variable 说明变量
这个非线性激活函数效果比 ReLU 还好?近日,斯坦福大学的一项研究《Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions》进入了我们的视野。这项研究提出利用周期性激活函数处理隐式神经表示,由此构建的正弦表示网络(sinusoidal representation network,SIREN)非常适合表示复杂的自然信号及其导数。
定义:数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不能是集合,数组,记录等非原子数据项。如果实体中的某个属性有多个值时,必须拆分为不同的属性
各位小伙伴大家好,今天我将给大家演示一个非常高级的工具,SMT求解器。应用领域非常广,解各类方程,解各类编程问题(例如解数独),解逻辑题等都不在话下。
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型了,它在语音识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用。那么什么样的问题需要HMM模型来解决,一般有以下两个特征: (1)我们的问题是基于序列的,比如时间序列,或者状态序列; (2)我们的问题中有两类数据,一类序列数据是可以观测到的,即观测序列;而另一类数据是不能观察到的,即隐藏状态序列,简称状态序列。
现在网上讲生成函数的教程大多都是从 开始,但是我不认为这样有助于大家理解生成函数的本质。我最开始学的时候也是在这里蒙了好久,直到看到了朱全民老师的课件,才真正的理解了生成函数的本质——处理排列组合问题的有利工具,而不是简单的\(\frac{1}{1-x}\)的指标代换。所以这篇文章,我打算从最基本的排列组合问题写起,最后慢慢扩展到 。内容会比较基础,高端玩家可以直接看鏼爷的集训队论文
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——机器学习中的变分推断方法(Variational Inference)简介。 今天的变
本文是2019年7月在西班牙瓦伦西亚举办的国际工业与应用数学大会上Peter Henrici奖讲座的报告。本报告将对以下内容做一个广泛的综述:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云