Bootstrap又称自展法,是用小样本估计总体值的一种非参数方法,在进化和生态学研究中应用十分广泛.例如进化树分化节点的自展支持率等. Bootstrap的思想,是生成一系列bootstrap伪样本,每个样本是初始数据有放回抽样.通过对伪样本的计算,获得统计量的分布.例如,要进行1000次bootstrap,求平均值的置信区间,可以对每个伪样本计算平均值.这样就获得了1000个平均值.对着1000个平均值的分位数进行计算, 即可获得置信区间.已经证明,在初始样本足够大的情况下,bootstra

原文来源:Eur. Phys. J. E (2016) 39: 68 2016年玻尔兹曼奖得主Daan Frenkel接受欧洲物理学报E专访,畅谈统计物理在交叉科学研究中的前所未有的重要性. 统计物理这个研究领域,在你看来,前景如何? 统计物理是物理各分支里对其他学科最具影响的一个分支,并且统计物理对其他学科的影响将继续增大.统计物理的定义比过去的定义宽泛得多.能用统计物理方法研究的任何问题都属于统计物理.统计物理与基因组学.进化论.生物学.数据分析.经济学.社会科学等等学科的边界在逐渐消失.还

这是Hinton的第12课,结合前一课可以知道RBM是来自BM,而BM是来自Hopfield的,因为水平有限,是直译的,虽然有时候会看不懂,但是好歹不会曲解原来的本意,看的话:1.先看ppt:2.通读下面对应的段落:3.不要纠结某句话不通顺,这是个人翻译水平问题,但是可以看出通读整段话,也能够大致知道这个ppt所表述的意思,而且hinton这门课涉及东西很多,肯定不会在几个视频就说的清楚,也就是这是综述一样的介绍,具体的还是得多看论文才是.只是看这个视频,再去看论文,很多东西就不会显得那么陌生了

Suppose you ask a bunch of users to rate a set of movies on a 0-100 scale. In classical factor analysis, you could then try to explain each movie and user in terms of a set of latent factors. For example, movies like Star Wars and Lord of the Rings m

本文主要译自 MCMC: The Metropolis Sampler 正如之前的文章讨论的,我们可以用一个马尔可夫链来对目标分布 \(p(x)\) 进行采样,通常情况下对于很多分布 \(p(x)\),我们无法直接进行采样.为了实现这样的目的,我们需要为马尔可夫链设计一个状态转移算子(transition operator),是的这个马尔可夫链的稳态分布与目标分布吻合.Metropolis 采样算法(更通常的是 Metropolis-Hastings 采样算法)采用简单的启发式方法实现了这样的状

转载自:维基百科  蒙特卡洛方法 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 蒙特卡洛方法[编辑] 维基百科,自由的百科全书     蒙特卡洛方法(英语:Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法.是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来

能量模型的概念从统计力学中得来,它描述着整个系统的某种状态,系统越有序,系统能量波动越小,趋近于平衡状态,系统越无序,能量波动越大.例如:一个孤立的物体,其内部各处的温度不尽相同,那么热就从温度较高的地方流向温度较低的地方,最后达到各处温度都相同的状态,也就是热平衡的状态.在统计力学中,系统处于某个状态的相对概率为,即玻尔兹曼因子,其中T表示温度,是玻尔兹曼常数,是状态的能量.玻尔兹曼因子本身并不是一个概率,因为它还没有归一化.为了把玻尔兹曼因子归一化,使其成为一个概率,我们把它除以系统所有可能

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的

1.RBM简介 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines,RBM)最早由hinton提出,是一种无监督学习方法,即对于给定数据,找到最大程度拟合这组数据的参数.RBM常用于降维,分类,回归与协同过滤,特征学习甚至 topic model ,其网络结构如下: RBM是一种两层的贝叶斯网络,是Deep Blief Network 的基本组成成分,该网络可网络结构有 n个可视节点和m个隐藏节点 ,其中每个可视节点只与m个隐藏节点相关,与其他可视节点独立,对于隐藏节点同

使用Boltzmann distribution还是Gibbs distribution作为题目纠结了一阵子,选择前者可能只是因为听起来“高大上”一些.本章将会聊一些关于信息.能量这方面的东西,体会“交叉学科”的魅力. In statistical mechanics and mathematics, a Boltzmann distribution (also called Gibbs distribution) is a probability distribution, probabili

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的

自发光灯光 至今为止,人们发明了很多光源,现在被广泛使用的有: 白炽灯的钨丝很小.电流通过灯丝时,使得灯丝升温,从而使灯丝发出电磁波,其波长的分布取决于灯丝的温度.但大部分能量都被转化为热能而不是光能. 卤素灯,在灯中充入惰性气体,使得灯的寿命增加,与白炽灯一样使用钨丝. LED灯 发光效率是衡量光源将能量转化为可见光的效率.对人眼来说,非可见光波长的辐射几乎没有价值,有趣的是,它是光度量(发出的光通量)与辐射量(它所使用的总功率或它发出的总波长的总功率(以光通量计算)之比: \(\frac{\

[原文]    浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划     关于最新的 Hinton 的论文 Dynamic Routing Between Capsules,参见 https://www.zhihu.com/question/67287444/answer/251241736. 最近一次更新 17-10-11 11:00 (UTC+8).改善了一些表述,在无监督学习部分加入了'Tufas' 相关内容,以及视觉皮层的结构. 上一次更新 17-09-22 15:00 (按中国时间

蒙特·卡罗分子模拟计算 使用蒙特·卡罗方法进行分子模拟计算是按照以下步骤进行的: 1． 使用随机数发生器产生一个随机的分子构型. 2． 对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变,产生一个新的分子构型. 3． 计算新的分子构型的能量. 4． 比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化,判断是否接受该构型. 若新的分子构型能量低于原分子构型的能量,则接受新的构型,使用这个构型重复再做下一次迭代. 若新的分子构型能量高于原分子构型的能量,则计算玻尔兹曼因子,并产生一个随机数.若这个随机数大于所计算出

1.RBM简介 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines,RBM)最早由hinton提出,是一种无监督学习方法,即对于给定数据,找到最大程度拟合这组数据的参数.RBM常用于降维,分类,回归与协同过滤,特征学习甚至 topic model ,其网络结构如下: RBM是一种两层的贝叶斯网络,是Deep Blief Network 的基本组成成分,该网络可网络结构有 n个可视节点和m个隐藏节点 ,其中每个可视节点只与m个隐藏节点相关,与其他可视节点独立,对于隐藏节点同

自己根据Jordan大神的资料写的(算翻译?完全不记得了,这是半年前整理的,反正不记得了,如果大神有看到部分重合,那肯定是我借鉴了人家的,本来是一个群里的人大家兴致高说写DL的书(所以这一章并不是书的重点,只是为了引出DBN而已,所以才不需要PGM的大神参合),我算负责这一章,这是初稿,也就是先和对应的章节审稿人定框架结构,然后在改,所以这节粗糙是一定的,只是本以为等着审稿人的意见,然后大改特改的,结果就没有然后了,完全没有下文啊,想想还不如发出来当作学习笔记好了!),PGM菜鸟试水级别理解,喷

常温下(290K)一个热电阻会产生少量的噪声能量P=kTB k = 玻尔兹曼常数(1.38 x 10–23 J/K)T = 温度(K)B = 噪声带宽(Hz) 由于总噪声功率是测量带宽的函数,数值通常归一化至 1 Hz 带宽. 所以 P=1.38 x 10–23 J/K  ×  290K  ×  1 Hz =4.002*e-21W =4.002*e-18mW 换算成dBm则为 10lg(4.002e-18) = -174dBm

本文转载自:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5597716.html 阅读目录 1. 神经元模型 2. 感知机和神经网络 3. 误差逆传播算法 4. 常见的神经网络模型 5. 深度学习 6. 参考内容 目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然

生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型,目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向,著名学者Yann Lecun甚至将其称为“过去十年间机器学习领域最让人激动的点子".GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练,目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算.语音和语言处理.信息安全.棋类比赛等领域,GAN正在被