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不稳定变化环境中的学习

基于惊喜的学习允许代理快速适应以突然变化为特征的非平稳随机环境。我们表明,在一个层次模型中,精确的贝叶斯推理会在忘记旧的观察值和将它们与新的观察值相结合之间产生一个令人惊讶的平衡。这种调制依赖于一个概率比,我们称之为“贝叶斯因素惊奇”,它用当前信念来检验先前信念。我们证明,在几个现有的近似算法中,贝叶斯因子惊奇调制适应新观测值的速率。我们推导了三个新的基于惊讶的算法,一个属于粒子滤波器族,一个属于变分学习族,另一个属于消息传递族,它们在观测序列长度上具有恒定的标度,并且对于指数族中的任何分布具有特别简单的更新动力学。实验结果表明,这些基于惊奇的算法比替代的近似方法更好地估计参数,并且达到与计算上更昂贵的算法相当的性能水平。贝叶斯因素惊奇与香农惊奇相关但不同。在两个假设的实验中,我们对生理指标进行了可测试的预测,将贝叶斯因素惊奇与香农惊奇分离开来。将各种方法视为基于惊喜的学习的理论见解,以及所提出的在线算法,可以应用于动物和人类行为的分析,以及非静态环境中的强化学习。

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AI看了10万次世界杯后,预测巴西将捧起队史第六座冠军奖杯,夺冠率高达25%!

大数据文摘出品 作者:Caleb 世界杯赛程来到第11天。 相信昨晚阿根廷的球迷都捏了把小汗,虽然整场下来阿根廷全场围攻,共计23脚射门,但错失了太多机会,包括梅西的点球,但好在下半场攻势迅猛在开场拿下1球后乘胜追击,最终2-0击败波兰队。 本场比赛也使得梅西超越马拉多纳,成为阿根廷历史世界杯出场最多的球员。 小组赛继续爆冷。在D组最后一轮比赛中,突尼斯队以1:0战胜开场派出非主力阵容的法国队,但位列小组第三无缘小组出线,法国队以小组头名身份晋级16强。 虽然本届世界杯进行到此尚未过半,但关于本届世界杯冠

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德鲁克:自我管理的七个维度

我们生活的这个时代充满着前所未有的机会:如果你有雄心,又不乏智慧,那么不管你从何处起步,你都可以沿着自己所选择的道路登上事业的顶峰。 不过,有了机会,也就有了责任。今天的公司并不怎么管员工的职业发展;实际上,知识工作者必须成为自己的首席执行官。你应该在公司中开辟自己的天地,知道何时改变发展道路,并在可能长达50年的职业生涯中不断努力、干出实绩。要做好这些事情,你首先要对自己有深刻的认识——不仅清楚自己的优点和缺点,也知道自己是怎样学习新知识和与别人共事的,并且还明白自己的价值观是什么、自己又能在哪些方面做出

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