开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

对于具有来自SimaPro项目的不确定性参数的活动，蒙特卡洛LCA返回常量值(无不确定性)

对于具有来自SimaPro项目的不确定性参数的活动，蒙特卡洛LCA返回常量值(无不确定性)。

蒙特卡洛LCA是一种基于蒙特卡洛模拟的生命周期评价方法，用于评估产品或活动的环境影响。在这种方法中，通过随机抽样和模拟技术，对不确定性参数进行多次迭代计算，以获得结果的概率分布。

然而，对于具有来自SimaPro项目的不确定性参数的活动，蒙特卡洛LCA返回常量值，即无不确定性。这可能是因为在该项目中，不确定性参数已经被确定为常量值，或者在蒙特卡洛模拟过程中，没有考虑到这些不确定性参数。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，可以帮助用户进行云计算的开发和部署。其中，推荐的产品包括：

云服务器（ECS）：提供可扩展的计算能力，用于部署和运行应用程序。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版（CDB）：提供高可用性、可扩展性和安全性的关系型数据库服务。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
云原生容器服务（TKE）：提供高度可扩展的容器化应用程序管理平台，简化容器的部署和管理。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tke
人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能算法和模型，帮助用户构建和部署智能化应用。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网开发平台（IoT Hub）：提供全面的物联网解决方案，帮助用户连接、管理和分析物联网设备数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/iothub

腾讯云的这些产品和服务可以满足用户在云计算领域的各种需求，提供稳定、安全、高效的云计算解决方案。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

学界 | 提升DNN参数准确度：MILA提出贝叶斯超网络

近日，来自蒙特利尔 MILA、Element AI 和麦吉尔大学等机构的学者共同提出了「贝叶斯超网络」，使用新方法提升了 DNN 参数的准确性。...通常情况下，DNN 被训练为寻找可能性最大的那个参数（频率学派的点估计），但这种方法忽略了实际情况下哪个参数才是最好的（参数不确定性），当可能的参数值置信度很高但与预测相反时，其可能会引发相对的不确定性...与之相反的是，贝叶斯 DNN 模型会对给定数据模型参数的全部后验分布建模（贝叶斯学派的后验分布），从而提供更好的校准置信度估算，达到更安全的目的。贝叶斯 DNN 技术是一个不断发展的方向。...构建该模型的关键是使用可逆的超网络，这使得蒙特卡洛可以在变分推断训练目标中估计信息熵项 log(θ)。在该论文中，我们先回顾了贝叶斯 DNN 已有的研究工作，并解释了我们方法的必要组件。...我们展示了贝叶斯超网络的多种定性优势，其中它在一系列任务中实现了具有竞争力的表现（包括主动学习和异常检测）证明了评估模型不确定性的优势。 ?

9908 0

两万字长文 | 面向不确定性环境的自动驾驶运动规划：机遇与挑战

不同于分支与边界搜索算法，启发式算法通过启发式信息选取最具有潜力的分支进行搜索，实现通过扩展更少的节点以获取一个更好的决策的目的。...蒙特卡洛树搜索选择最具有潜力与价值的节点进行蒙特卡洛模拟，从而使搜索树在较好的策略上进行扩展。蒙特卡洛树搜索算法主要包含4步：选择、扩展、仿真、反向传播。...来自Voronoi节点的吸引力和来自不确定性偏向势场的排斥力形成Voronoi不确定性场（Voronoi Uncertainty Fields，VUF）。...与传统的规划方法类似，POMDP和POGM也需要精确的模型对规划进行支持，但是对于绝大多数场景，POMDP中的奖励函数、状态、观察都是来源于经验或假设。事实上，这类模型参数具有极大的不确定性。...主流的POMDP面临建模不够准确、计算耗时、不满足规划实时性的问题。概率占用图对于感知的不确定性具有较好的处理能力，但是难以解决误检问题。

1.1K3 1

两万字长文 | 面向不确定性环境的自动驾驶运动规划：机遇与挑战

不同于分支与边界搜索算法，启发式算法通过启发式信息选取最具有潜力的分支进行搜索，实现通过扩展更少的节点以获取一个更好的决策的目的。...蒙特卡洛树搜索选择最具有潜力与价值的节点进行蒙特卡洛模拟，从而使搜索树在较好的策略上进行扩展。蒙特卡洛树搜索算法主要包含4步：选择、扩展、仿真、反向传播。...来自Voronoi节点的吸引力和来自不确定性偏向势场的排斥力形成Voronoi不确定性场（Voronoi Uncertainty Fields，VUF）。...与传统的规划方法类似，POMDP和POGM也需要精确的模型对规划进行支持，但是对于绝大多数场景，POMDP中的奖励函数、状态、观察都是来源于经验或假设。事实上，这类模型参数具有极大的不确定性。...主流的POMDP面临建模不够准确、计算耗时、不满足规划实时性的问题。概率占用图对于感知的不确定性具有较好的处理能力，但是难以解决误检问题。

3.8K0 0

好文速递：使用机器学习方法改善卫星对海洋颗粒有机碳浓度的检索

一方面，这一发现还可以通过蓝绿比容易受到传感器噪声和大气不确定性的支持。...; （iii）本研究中使用的三种机器学习方法是非参数模型，它们不对输入数据进行参数假设，并且具有更好的拟合能力。...出于以下考虑，使用了蒙特卡洛方法（i）始终被视为评估其他误差传播方法的基准方法；（ii）它可以捕获输入和输出不确定性之间的非线性影响；（iii）难以使用分析方法。...此外，OC-CCI应用的带移算法通常可以很好地合并多个海洋彩色卫星产品。但是，这可能是OC-CCI产品不确定性的来源。...尽管研究表明该算法即使在某些光学复杂水域中也能很好地运行，但应始终针对特定区域水域调整参数。因此，IOP中的不确定性也可能给检索到的POC带来不确定性。

7623 1

PMP之项目风险管理

第四步实施定量风险分析就已识别的风险和其他不确定性的来源对整体项目目标的综合影响进行定量分析的过程。...预期货币价值分析EMV：建模和模拟：在定量风险分析中，使用模型来模拟单个项目风险和其他不确定性来源的综合影响，以评估它们对项目目标的潜在影响。模拟通常采用蒙特卡洛分析。 蒙特卡洛：多次模拟。...定性是强调单个项目风险发生的概率和影响，对风险进行优先级排序，特点是它关心高优先级的风险。定量单个风险的不确定性的其他来源对整体项目目标的影响。...模拟：在定量风险分析中，使用模型来模拟单个项目风险和其他不确定性来源的综合影响，以评估他们对项目目标的潜在影响。模拟通常采用蒙特卡洛分析。...*敏感性分析：确定哪些单个项目风险或其他不确定性来源对项目具有最大的潜在影响。它通常使用龙卷风图来表示。它在项目结果变异与定量风险分析模型中的要素变异之间建立联系。

2.3K4 0

学界 | 受压缩感知启发，斯坦福 AI 研究院提出新的无监督表示学习框架！

非确定性自编码器实际上，在仅仅根据测量数据 y 恢复出信号 x 时，即使智能体可以选出一个信号采集映射 f，仍有两个不确定性的来源。其一是由于随机的测量噪声 ϵ 引起的。...为了学习在存在不确定性的情况下最有利于恢复的参数 ? ，我们考虑下面的目标函数： ?...案例分析实际上，「UAE」目标函数的期望值是通过蒙特卡洛方法来估计的：数据信号 x 是从训练数据集 D 中采样得到的，测量数据 y 是从一个允许重参数化的假设的噪声模型（各向同性的高斯分布）中采样得到的...非确定性自编码器 VS 常用的自编码器除了对统计压缩感知的提升，非确定性自编码器（UAE）为无监督表示学习提供了一种替代框架，其中压缩的测量值可以被解释为潜在的表示。...测量值的个数为 m=50 时的重建结果。平均而言，我们观察到，对于所有的数据集和测量值来说，我们取得了 32% 的提升。

7892 0

数学建模--蒙特卡罗随机模拟

在实际应用中，蒙特卡罗方法如何处理随机性和不确定性？在实际应用中，蒙特卡罗方法通过多种方式处理随机性和不确定性。首先，它利用随机数生成技术来模拟不确定变量的值，从而建立概率模型。...具体来说，蒙特卡罗方法依赖于大量的随机抽样，通过重复多次模拟来估计不确定事件的可能结果。在每次模拟过程中，都会为具有不确定性的变量赋值一个随机值，然后运行模型并记录结果。...这个过程会重复N次，每次使用不同的变量值进行模拟。最终，将所有结果平均以提供估计值，这有助于理解预测和预报模型中的风险和不确定性。...在能源系统方面，例如独立微网优化配置中，蒙特卡罗随机模拟能够很好地模拟风能、太阳能等可再生能源及负荷需求的不确定性，从而有效处理系统不确定性因素。...灵活性高：适用于各种不确定性较高的项目分析，能够深入挖掘和了解每个变量如何影响整个项目的结果。

1021 0

入门 | 贝叶斯线性回归方法的解释和优点

先验分布：如果具备领域知识或者对于模型参数的猜测，我们可以在模型中将它们包含进来，而不是像在线性回归的频率方法那样：假设所有关于参数的所需信息都来自于数据。...这使得我们能够量化对模型的不确定性：如果我们拥有较少的数据点，后验分布将更加分散。随着数据点的增加，似然会降低先验的影响，当我们有无限的数据时，输出的参数会收敛到从 OLS 方法获得的值。...随着数据点的数目增加，这些直线开始重叠在一起，因为模型参数的不确定性降低了。为了显示数据点的数目在模型中的影响，我使用了两个模型。...使用 500 个（左图）观测值和 15,000 个（右图）观测值的贝叶斯线性回归模型的结果在使用更少的数据点时，线性拟合的变化更大，这代表着模型中更大的不确定性。...在拥有有限的数据或者想要在模型中使用先验知识的问题中，贝叶斯线性回归方法可以同时引入先验信息并且显示不确定性。

1.1K8 0

NASA数据集——北美地区站点测量到的土壤解冻深度和湿度 (STDM) 测量值以及介电特性

，对所有参数的不确定性都进行了估计。...机械 ALT 测量的不确定性为 3 厘米。地面穿透雷达 (GPR) 有源层厚度 (ALT) 和体积含水量 (VWC) 测量的不确定性基于测量波速的标准偏差。...每个站点的波速标准偏差代表解冻深度的不确定性，典型的解冻深度不确定性为 20%（Chen 等人，2016 年）。...对于 GPR 测量的 VWC，解冻深度除以 TWTT 得到波速，作为土壤介电常数的测量值。所有 VWC 测量值都是所用仪器测量深度的平均值（Bourgeau-Chavez 等人，2010 年）。...来自 GPR 和 DualEM 的 VWC 测量值代表的是整个活动层的平均含水量，称为体积 VWC。代码 !pip install leafmap !pip install pandas !

610 0

卡尔曼滤波器的特殊案例

卡尔曼滤波器的目的： • 将来自各种传感器（如LiDAR和Radar跟踪器）的数据输入转换为可用形式。计算和推断速度。 • 减少目标位置和速度的测量误差（噪声）。...高斯的特征在于两个参数，平均值，经常缩写为希腊字母μ，高斯的宽度通常被称为方差即σ ²。所以，我们常用平均值和方差来寻找对象的位置，获得最佳估计。另外，宽度越大，不确定性越大。...新的方差项将是Sigma平方素数（σ²'）。 3. 显然，先验的高斯不确定性要高得多，因此σ²更大，这意味着Nu（v）的权重比Mu （μ）大得多。...需要注意的是，方差项不受实际方法的影响，它仅使用以前的方差。...选择的示例中，测量值= 5，6，7，9，10，运动是1，1，2，1，1。如果初始估算为5，但我们将其设置为0，不确定性为10,000。 •假设测量不确定度为常数4，运动不确定度为常数2。

6183 0

自动驾驶跑得好，行人行为意图建模和预测要做好

对于动态场景的路径预测任务而言，一个具有挑战性的问题是未来的多模态：鉴于一系列历史观测，未来可能不止一个路径；尽管预见确定性未来的工作也不少了，但是大多数方法未能考虑到未来的多种可能性。...，学习测试时的未来预测不确定性。...已经有人用贝叶斯神经网络（BNN）来解决网络权重参数的不确定性。研究发现，蒙特卡洛退出（Monte Carlo dropout）方法从确定性网络权重参数的后验分布中采样近似得出BNN的推断。...这可以从网络学习的权重参数不确定性中捕获多个合理的轨迹。但是取L个样本的平均值作为预测，因为这样最好地近似BNN的变异推断。本文计算L = 5个样本的方差测量不确定度。...如图所示是蒙特卡洛退出将不确定性嵌入这个框架的效果。 ? 最后，提供一些实验结果。如图是一些定性评估图，其中黄色是过去的轨迹，红色是真实轨迹，绿色是预测结果。 ?

2.2K2 0

可以估计不确定性的神经网络：SDE-Net

因此，为了达到这个目的，我们的模型需要具有量化不确定性的能力，对于那些它没有把握的样本，模型应该给出较高的不确定性，这样就能指导我们更好地利用模型的预测结果。...段易通：概率自回归预测——DeepAR模型浅析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/201030350 不确定性 上文中已经提到，我们的目的是要量化不确定性，那么我们当然要先知道是什么导致了模型的不确定性...、并且要了解不确定性产生的来源有哪些，论文中认为模型预测的不确定性来自于两个方面： aleatoric uncertainty：来自于任务本身所固有的自然随机性（比如说label噪声等） epistemic...可以看出，目标函数一共分为三部分，前两项是关于分布内样本的目标函数，其目的是保证在常规的损失最小化的基础上，还要使得这些样本的不确定度估计较小，后一项是关于OOD数据的，对于这些样本，我们不关注其loss...需要注意的是，这里SDE-Net中每一层的参数都是共享的，而且扩散项的方差仅由起始点x0决定，这样可以使模型训练起来更容易。

1.5K1 0

用Keras和Tensorflow构建贝叶斯深度学习分类器

因为概率是相对于其他类的，所以它无助于解释模型的整体置信度。 • 为什么任意不确定性很重要？观测空间的某些部分具有比其他部分更高的噪声水平时，任意不确定性很重要。...这个图像具有很高的认知不确定性，因为它具有与猫类、狗类相关联的特征。 ? 图13 猫-狗分开的图像以下是两种计算认知不确定性的方法。...这两个先前的Dense层将对这两种损失进行训练。任意不确定性损失函数的加权值小于分类交叉熵损失，因为分类交叉熵损失是任意不确定性损失中的一项。使用100蒙特卡罗模拟来计算贝叶斯损失函数。...可以使用一些不同的超参数来提高分数，但贝叶斯深度学习关心的是预测和不确定性估计，所以下面主要评估模型不确定性预测的有效性。任意不确定性值往往比认知不确定性小得多，如表2所示。...表3 “正确”logit相对值排序的不确定性 ? 图16 最高任意不确定性的图像 ? 图17 最高认知不确定性的图像图16和图17分别是具有最高任意不确定性和认知不确定性的图像。

2.3K1 0

iScience｜不确定性量化问题：我们可以相信AI在药物发现中的应用吗？

UQ和AD具有相同的目的：帮助研究人员确定样本的预测结果是否可靠。与UQ相比，传统的AD定义方法更面向输入，一般考虑样本的特征空间或子特征空间，较少考虑模型本身的结构。...之后，他们分析了已发表的相同蛋白质配体系统Ki测量值之间的差异，以估计Ki数据中的实验误差。...对于第二个子问题，一些研究试图人为地将模拟噪声（通常从具有不同方差的正态分布中采样）添加到数据集的标签中，以研究建模数据的标签不确定性与模型性能之间的相关性。...一个典型的例子是 MVE（见上文）。通过更改损失函数，MVE 能够捕获具有异方差假设的数据中固有的不确定性。这意味着对于具有高噪声的数据区域，模型可以分配较大的不确定性，而不是过度拟合它们。...对于回归问题，经过良好校准的不确定性可以被视为误差的方差，因此有一种直观的方法可以将预测和不确定性组合成信息更丰富的格式，例如置信区间。但是，对于分类问题，将这两个部分集成在一起并不容易。

2.3K3 0

【综述专栏】《图神经网络不确定性》最新综述

然而，GNNs的预测不确定性来源于数据的固有随机性和模型训练错误等多种因素，这可能导致不稳定和错误的预测。因此，识别、量化和利用不确定性对于提高模型在下游任务的性能以及GNN预测的可靠性至关重要。...在这些领域内，GNNs对其预测不可避免地存在不确定性，导致不稳定和错误的预测结果。GNNs中的不确定性来源于多个方面，例如数据的固有随机性、GNN训练的错误、以及来自其他分布的未知测试数据。...量化GNNs中的不确定性 在本节中，我们根据模型的数量以及模型参数是随机的还是确定的，将现有的GNN不确定性量化方法分为三类，并随后介绍了这些方法的评估指标。在表1中，我们概述了各种量化方法的总结。...类似地，[78]应用带有蒙特卡洛dropout的贝叶斯GNN来估计活性和毒性分类问题的不确定性。此外，他们使用aleatoric不确定性来评估现有和合成数据集的质量。...GNN中的不确定性也广泛应用于多个领域，包括能源[85]、机器人[86]和推荐系统[87]。本文目的在于学术交流，并不代表本号赞同其观点或对其内容真实性负责，版权归原作者所有，如有侵权请告知删除。

4281 0

TensorFlow手把手教你概率编程：TF Probability内置了开源教材，新手友好

现在有友好的教材了，来学概率编程吧。毕竟，从金融到石油天然气，各行各业可能都用得到：不确定性 (Uncertainty) 无处不在，许多事件都可能受到外部因素的影响。...你会注意到，随着温度的降低，O形圈损坏的比例会显著增加，但是没有明显的温度阈值，低于该阈值时O形圈就一定会失效。与现实世界大多数现象一样，这个问题存在不确定性。...另外，请注意evaluate()辅助函数允许我们无缝地在图形和eager模式之间转换，同时将张量值转换为numpy。...此joint_log_prob的参数是数据和模型状态。该函数返回参数化模型生成观测数据的联合概率的对数。 ? 接下来，我们使用joint_log_prob函数，并将其发送到tfp.mcmc模块。...马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法对未知输入值进行有根据的猜测，计算joint_log_prob函数中参数集的可能性。通过多次重复此过程，MCMC构建了可能参数的分布。

7601 0

TensorFlow团队：TensorFlow Probability的简单介绍

TensorFlow Probability适用的情况包括：你想建立一个数据生成模型，推理其隐藏的过程。你需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。你的训练集具有大量与数据点数量相关的特征。...概率层（tfp.layers）：具有它们所代表函数不确定性的神经网络层，扩展了TensorFlow层。...具有TFP概率层的贝叶斯神经网络贝叶斯神经网络是在其权重和偏置上具有先验分布的神经网络。它通过这些先验提供了更多不确定性。...该函数返回输出张量，它的形状具有批量大小和10个值。张量的每一行代表了logits（无约束概率值），即每个数据点属于10个类中的一个。...对于训练，我们建立损失函数，它包括两项：预期的负的对数似然和KL散度。我们通过蒙特卡罗近似预期的负对数似然。而KL散度作为层的参数，通过正则化项添加。

2.2K5 0

学界 | LeCun提出错误编码网络，可在不确定环境中执行时间预测

通过训练一个确定性网络，我们可以以网络预测的形式获得这个因子分解，以及相对于真实状态的预测误差。...我们将这种方法应用于来自游戏、机器人操作和模拟驾驶的视频数据集，并且表明该方法能够持续为未来的视频帧产生多模式预测。...这种不确定性可能源自事物本身的随机过程，可能因为只观察到部分确定性过程，也可能是由于过程的复杂性大于前向模型的容量。...处理不确定性的一个自然的方法是通过隐变量来解释目标特性，而这些特性仅靠已知的输入是无法解释的。...它们具有明确的多模式结构，由于智能体的行为或其他随机因素，环境会发生变化，并且跨越多种视觉环境。对于每个数据集，我们训练了我们的模型以前 4 帧为条件来预测之后 1 或 4 帧。

8619 0

机器学习与物理科学 | 粒子物理与宇宙学

虽然生成的模拟具有很高的保真度，但模拟本身具有可以调整的自由参数，并且在下游分析任务中必须考虑到模拟中的残留不确定性量。...对于这些不确定性来源中的每一个，都包括一个讨厌的参数，并且通过这些讨厌的参数对所得的统计模型进行参数化。...此外，在惩罚最大似然分析的情况下，数据的似然函数用表示这些不确定性来源中的不确定性的项进行了扩充。...最近，这些方法已扩展到学习对系统不确定性具有鲁棒性的汇总统计信息（Alsing和Wandelt，2019）。...然而，对于此类数据而言，具有生成模型的数据对于校准很有价值。在这个方向上的一个说明性例子来自（Ravanbakhshet等人，2016），见图3。

1.4K3 2

随机的YOLO：数据集偏移下的高效概率目标检测

这篇论文主要是针对YOLOv3进行了一些列的改进，基于此提出随机YOLO（Stochastic-YOLO），其引入MC-Drop机制，旨在生成不确定性估计，进而评估标签质量和空间质量的不确定性（其实就是解决...作者单位：剑桥大学, ARM研究院 1、简介在OD任务中，对于一个单一的图像，在没有预测到一个或者多个边框的情况下，不确定性语义的意义就更广泛了。...尽管也可以引入其他的随机性备选方案，但MC-Drop在计算量和推理时间上有明显的优势。理想情况下，贝叶斯神经网络将带来一个具有更精确的不确定性度量的完全概率性框架，但这也将带来非常大的内存占用。...本文的主要贡献： 1、YOLOv3架构的改进，有效引入MC-Drop和对重要超参数的灵敏度分析; 2、利用基于概率的度量(例如，PDQ)系统地评估模型对不同不确定性水平(例如空间和标签质量)的稳健性，同时表明...通过计算这两项的几何平均值，可以得到成对的 : 注：只有当两项都更高时，几何平均值才会给出更高的值。

1.6K2 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭