机器学习通常分为两大派别:频率派和贝叶斯派。 当面对一堆数据,频率派认为有唯一的一组参数可以描述这些数据所遵循的一种未知的分布,如使用最大似然估计去估计这些参数,目标是使这一堆数据出现的概率最大(如Regression、SVM classification、EM Algorithm)。而贝叶斯派则认为所有参数都是随机变量且服从一个分布,因此先...
深度学习中的关键泛化现象也发生在核方法中: 要理解深度学习中的泛化,必须先理解核方法中的泛化 Pehlevan 团队利用 MFT 推导出了核回归的平均泛化误差的解析表达式[3],提出DNN泛化的关键因素在于核与任务的本征谱匹配度,揭示了各种泛化现象,如: 训练过程中泛化误差表现出的非单调行为 核回归的归纳偏置为学习曲线的非...
神经动力学模型读书会 随着电生理学、网络建模、机器学习、统计物理、类脑计算等多种技术方法的发展,我们对大脑神经元相互作用机理与连接机制,对意识、语言、情绪、记忆、社交等功能的认识逐渐深入,大脑复杂系统的谜底正在被揭开。为了促进神经科学、系统科学、计算机科学...
循环神经网络的动力学平均场理论; 混沌边缘在机器学习中的应用 讲师介绍 杨冬平 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心研究员,具有物理、生物、神经科学、脑科学、数学和信息学等多个学科背景,专长于生物建模和计算机数值模拟,擅长平均场...
公式5：因为每过一个单位时间，增加m条边。所以到t-1时刻，一共有m(t-1)条边，而一条边对应两个...
混沌边缘在机器学习中的应用 讲师介绍 杨冬平 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心研究员,具有物理、生物、神经科学、脑科学、数学和信息学等多个学科背景,专长于生物建模和计算机数值模拟,擅长平均场、线性稳定性、特征谱和特征模式、非线性动力学、时空多尺度、统计物理等数学物理理论分析。个人主页http://peopl...
随着电生理学、网络建模、机器学习、统计物理、类脑计算等多种技术方法的发展,我们对大脑神经元相互作用机理与连接机制,对意识、语言、情绪、记忆、社交等功能的认识逐渐深入,大脑复杂系统的谜底正在被揭开。为了促进神经科学、系统科学、计算机科学等领域研究者的交流合作,我们发起了【 神经动力学模型读书会 】,本次分...
公式(4): t时刻，不计算刚刚加入的那个节点，网络中共有最开始的m0个节点加上前面引入的t-1个节点。
也就是简化问题,把一个高维问题转换为一个低维度问题。机器学习中有专门的平均场理论研究(PRML的第十章Approximate Inference中有介绍),现在在深度学习中的研究也非常广泛([6][7][8][9])。 3、文章算法 4、文章推理过程 5、代码实现 Pytorch现在已经内置nn.init.orthogonal_(w)[11],可以作为一种初始化的...
黄伟发表于深度学习理... 深度学习平均场理论第七讲:Batch Normalization会导致梯度爆炸? 前言Batch Normalization (BN)对于深度学习而言是一项非常重要的技术。尽管BN在网络训练的过程中表现力非常强大,但是大家始终没有一个很好的理论上的清晰理解。今天我们就试图解读这篇从平… 黄伟发表于深度学习理... 深度学习平...