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贝叶斯推理前沿信息_贝叶斯概率和大于1(2024年12月实时热点)

内容来源：兔耳朵在线影院所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

贝叶斯推理

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。

[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」

#大模型日报# ai前沿动态【大型语言模型中摊销难处理的推理】链接：论文概述：本文提出了一种基于生成流网络(GFlowNets)的摊销贝叶斯推理方法，通过匹配目标分布而非最大化奖励来微调大型语言模型，从而有效解决了模型中难以处理的推理问题，并在多个任务上取得了优于现有方法的性能提升和更好的样本多样性，尤其在低数据和分布外泛化方面表现突出。

贝叶斯计量经济学实践指南：高级学生必读 𐟓š 计量经济学练习册：贝叶斯计量经济学卷，为学生提供了实践机会，帮助他们掌握贝叶斯计量经济学的精髓。这本书不仅包含丰富的理论练习，还涵盖了现代贝叶斯计量经济学中使用的计算工具的探索。 𐟒ᠦœ줹槚„后半部分展示了如何将这些理论和计算技能应用于实践中，如何在各种模型中进行贝叶斯推理。这本书主要面向高级本科生和研究生，特别适合学习计量经济学的学生。 𐟌 此外，这本书对金融、市场营销、农业经济学、商业经济学或任何使用统计学的领域的学生也极具价值。为了方便读者，本书还配备了一个支持网站，其中包含所有相关的数据集和用于解决计算练习的MATLAB计算机程序。 𐟎“ 需要学习的朋友们，抓紧机会吧！

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）

如何用爱的语言代替惩罚？你爱自己的孩子吗？当然爱！你会保护他，爱护他，呵护他。但你知道吗？他们每天生活的环境中可能充满了挖苦、说教、警告、谩骂甚至威胁。这些声音可能来自我们自己。 “你怎么回事！永远记不住上厕所关灯！” “好了，够了！你今天别想在看电视！” “你怎么这么笨！怎么说都不会！” “你再这样做，我就把你扔出去！” 这些话是不是很熟悉？因为我们小时候可能也听过类似的话。当我们用这些语言时，孩子会感受到什么呢？伤心、叛逆、想报复，还是一蹶不振？孩子需要在一定阶段感受我们的拒绝，但如果我们的反应过于强烈，他们会觉得自己的错误让他们不再被爱，甚至被蔑视。这样，我们就在滥用做家长的权利，让孩子在人格发展中掺杂了过多的负疚感和嫌弃自我的成分。孩子就像一台贝叶斯推理机，不断试错得到经验是他们的日常。只有尽快试错、频繁试错、小心试错，他们才能不断完善自己的系统。在一个相互关心的亲子关系中，过分惩罚是没有必要的。我们应该引导孩子从内心深处对自己的错误行为进行反省，也就是所谓的承担自然后果而不是被指责和被惩罚。我们应当引导孩子把注意力集中在承担责任、解决问题上，寻找一种方法并付诸行动。我们可以为孩子提供选择，告诉他们怎样弥补自己的失误，也可以让他们体验错误行为的自然后果。我们要坚信，如果肯花时间坐下来，和孩子分享彼此的真正感受，我们会和孩子一起想出双方都接受的解决方法。以下是解决问题的五个步骤：讨论孩子的感受和需求 𐟤” 说出你的感受和需求 𐟗㯸一起讨论，找到大家都同意的解决方法 𐟤 把所有的想法都写下来 𐟓（写下来，可以让孩子体会到自己的思考被重视。请不要带任何成年人的价值观去评论任何想法）挑出哪些建议你们接受，哪些不接受，哪些要付诸行动 ✅ 让我们停下来，慢慢思考一下，如果我们听到这样的语言，我们会是什么感受？也许是伤心，也许是叛逆的，也许打算报复父母，也许一蹶不振…

凯斯西储大学生物统计招生：张博士领衔 𐟌Ÿ凯斯西储大学的张博士正在招收生物统计方向的硕士和博士研究生，专注于数据挖掘和机器学习领域。 𐟓š专业方向：生物统计，高维数据分析 𐟑袀𐟏륯𜥸ˆ介绍：张博士是凯斯西储大学医学院人口与定量健康科学系的一名助理教授。他拥有密歇根州立大学的统计学硕士和博士学位，以及苏州大学的应用数学硕士学位和南京邮电大学的统计学本科学历。他是美国统计协会（ASA）、北美东部地区国际生物识别学会、国际贝叶斯分析学会和国际华人统计学会的成员。张博士的研究兴趣包括贝叶斯推理和预测、高维模型以及复杂的结构化数据，如脑成像和宏基因组数据。他与生物统计学家和临床医生紧密合作，研究来自不同身体部位（如肠道、口腔、肿瘤、尿液等）的定量微生物组分析与癌症相关疾病结果之间的关系，以及微生物群如何影响癌症免疫治疗的效果。 𐟔짠”究领域：贝叶斯统计高维数据分析神经成像人体微生物组多组学数据 𐟎“招生要求：申请人需具备生物统计学、统计学、应用数学、计算机科学或相关领域的学士或硕士学位。精通R和/或Python或其他编程语言。有使用高性能计算的经验，但不是必需的。对生物学和遗传学/基因组学有兴趣者优先。流利的英语口语和写作能力。 𐟓…招收时间：2023年秋季入学，招满截止 𐟒𐥥–学金：全额奖学金欢迎符合条件的申请人加入我们的研究团队，共同探索生物统计学的奥秘！