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贝叶斯推理前沿信息_贝叶斯推理公式(2024年12月实时热点)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：教程更新日期：2024-12-04

贝叶斯推理

[LG]《Amortizing intractable inference in large language models》E J Hu, M Jain, E Elmoznino, Y Kaddar... [Mila & University of Oxford] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

贝叶斯推理：如何通过信息增加改变概率贝叶斯推理是一种通过观察新信息来更新先验概率的方法。以下是其基本步骤：设定类别概率：首先，你需要设定两个类别的先验概率，例如“来买东西的人”和“随便逛逛的人”。设定条件概率：接下来，设定每个类别在特定行为下的条件概率。例如，“来买东西的人”上前询问的概率，以及“随便逛逛的人”上前询问的概率。这需要一定的经验和数据支持。观察行为：当你观察到某个行为（如“上前询问”），你可以排除掉“不上前询问”的可能性。标准化条件：将“来买东西的人上前询问”的概率和“随便逛逛的人上前询问”的概率组合，使其满足标准化条件，即比例关系不变，但总和等于1。计算后验概率：还原标准化条件后，计算“来买东西的人”的概率，即观察到“上前询问”行为后，判断其为“来买东西的人”的后验概率。更新先验概率：根据观察到的行为，将先验概率更新为后验概率。这就是贝叶斯更新。通过这些步骤，你可以根据新信息调整概率，从而更准确地估计事件的可能性。

这篇论文在 ICLR 2024 上获得了荣誉提名，第一作者是 o1 的研究人员，也是 lora 的创建者 tldr：他们提出了一种方法，通过贝叶斯推理，根据问题推导出可得出答案的隐藏 cot AMORTIZING INTRACTABLE INFERENCE IN LARGE LANGUAGE MODELS 网页链接 Edward J. Hu, Moksh Jain, Eric Elmoznino, Younesse Kaddar, Guillaume Lajoie, Yoshua Bengio, Nikolay Malkin

两本机器学习双胞胎书籍，深度探索前沿技术 𐟓š 这两本高级教科书深入探索了机器学习领域的最新进展，涵盖了深度学习、生成模型和不确定性下的决策等前沿主题。通过概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角，全面介绍了机器学习的核心理论和方法。 𐟔 特别适合机器学习和统计学领域的研究人员和研究生，帮助他们深入了解机器学习的核心理论和方法。内容不仅包括数学背景和基础监督学习，还涵盖了更高级的主题，如迁移学习和无监督学习。 𐟓– 这些教科书还深入探讨了深度生成建模、图形模型、贝叶斯推理、强化学习和因果关系等热门话题。由知名领域专家撰写，使其更具权威性和实用性。 𐟑袀𐟏력悦žœ你对机器学习领域的最新动态和前沿技术感兴趣，这些教科书将是您不可或缺的学习资料。

MBTI与深度学习：数据驱动的科学与艺术尽管MBTI缺乏严格的数学理论支撑，但这并不意味着它没有科学价值。事实上，MBTI的科学性和当前的深度学习在某些方面是相通的。 𐟔 深度学习，尽管在实践上取得了卓越的成就，同样缺乏封闭形式的数学证明。它的有效性在于它是一种数据驱动的方法，能够从大量训练数据中发现隐藏的规律和模式，从而对新数据进行精准的概率建模和预测。 𐟓Š 类似地，我们可以将MBTI测试视为数据驱动的。每个MBTI测试题相当于对个体性格的某个方面进行观测和采样。基于个体在所有题目上的选择结果（相当于样本数据），MBTI通过某种贝叶斯推理的方法，对该个体在不同性格类型上的概率分布（后验分布）进行估计和拟合。最终，MBTI将该个体归类到概率最高的性格类型，即认为该类型能最好地拟合该个体的行为样本。 𐟤” 这一过程实质上是一种贝叶斯推断，通过对个体样本的拟合来预测性格类型，与机器学习/深度学习中基于数据分布进行概率建模的思路存在内在联系。 𐟓ˆ 因此，尽管MBTI缺乏严格的理论基础，但其测评过程在方法论上是合理的，符合当代数据科学的思维方式。它对人类真实性格分布的建模预测，或许就像现在AI模型理解预测真实世界一样，是值得被参考以及被进一步发展研究的。（而不是纯玄学）

你好啊！这是赵蓬向你连续问候的第1776天，每天一条管理知识。如何向群体智慧借力？ 1.简单平均。每个人各自掌握一些信息，各有判断，即使只是简单平均，形成的判断也比个人更准确。 2.贝叶斯推理。贝叶斯推理的两个要点:首先有一个基础判断，其次获得新信息，对初始判断不断调整更新。

美国统计学专业解析：从数学到独立学科统计学是应用数学的一个分支，主要借助概率论来构建数学模型。它通过对观测系统的数据收集，进行量化分析和总结，然后进行推断和预测，为相关决策提供依据。统计学在许多学科领域都有广泛的应用，是由统计工作经验总结而来的理论性学科。统计学的基础研究方向包括样本设计、数据挖掘、随机过程、统计模型构建、模型选择、时间序列、非参数统计方法、蒙特卡罗法、生存分析、空间统计、贝叶斯推理，以及对各类经典统计模型和概率论理论的研究。尽管统计学过去曾隶属于数学类别，但在美国大学的学科设置中，统计已经从数学系独立出来，成为独立的统计系。统计学的发展历程表明，它是应用数学的分支，依靠概率论研究来构建数学模型，对收集到的系统数据进行量化分析和总结，以进行推断和预测。在美国著名高校中，统计学系通常设在理学院或商学院，但这并不意味着统计学教育侧重于理论方面。申请美国大学时，需要注意六要素：学业成绩（包括GPA、成绩单、AP）、标化考试（托福/雅思、SAT/ACT）、软实力（活动、竞赛）、申请材料（文书、简历、推荐信）、经济能力和文化适应能力。申请流程分为五个阶段：准备阶段（选校、整理成绩单、准备文书、推荐信等）、考试阶段（托福/雅思、SAT/ACT达标）、申请阶段（填写表格、提交材料并填写进度表）、面试阶段（如需）、后续阶段（确认录取、办理签证、行前准备）。每一步都有条理地规划，助力你实现美国大学梦！

ai前沿动态 #大模型日报# 【从开放式对话中推断目标】链接：论文概述：本文提出了一种名为GOOD的在线方法，利用大型语言模型从开放式对话中推断用户目标，并通过贝叶斯推理处理目标不确定性，从而使具身智能体能够高效地完成各种用户任务。本文的创新在于：1) 利用大型语言模型进行自然语言目标表示，避免了预先设计特征的局限性；2) 利用大型语言模型的角色扮演能力来估计对话似然，解决了传统贝叶斯推理中难以定义似然函数的问题；3) 设计了一个动态的目标管理模块，高效地维护和更新潜在目标集合。

[LG]《Goal Inference from Open-Ended Dialog》R Ma, J Qu, A Bobu, D Hadfield-Menell [MIT] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

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