Productive morning routines: How one teacher creates intentional practices for daily success
如果您为自己的一天创建了一个“标准算法”，会怎么样？这就是我的意思。在我的四年级课堂上，每年数学课程的重点是两位数乘法和长除法的标准算法。我喜欢这些教学日，因为作为一名 A 类教师，我喜欢解决乘法和除法方程式……继续阅读这篇文章《高效的早晨例行公事：一位教师如何创造有意识的日常成功实践》首次出现在《教师真相》上。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们今天发表在《自然》杂志上的论文中，我们介绍了 AlphaTensor，这是第一个用于发现新颖、高效且可证明正确的基本任务算法（例如矩阵乘法）的人工智能 (AI) 系统。这揭示了数学中一个 50 年前的悬而未决的问题，即找到将两个矩阵相乘的最快方法。这篇论文是 DeepMind 推动科学发展和利用人工智能解决最基本问题的使命的垫脚石。我们的系统 AlphaTensor 以 AlphaZero 为基础，AlphaZero 是一个在国际象棋、围棋和将棋等棋盘游戏中表现出超人表现的代理，这项工作首次展示了 AlphaZero 从玩游戏到解决未解数学问题的历程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
这真是让我震惊。真是太有见地了。在另一个背景下，等权重组合规则！另请参阅我与 Minchul Shin 合作的论文，这些论文分别明确指出了点预测和密度预测的权重相等：Diebold, F.X. 和 Shin, M. (2019)，“机器学习用于正则化调查预测组合：部分平等的套索及其衍生物”，《国际预测杂志》，35，1679-1691。Diebold, F.X.、Shin, M. 和 Zhang, B. (2022)，“关于概率评估的聚合：欧元区通胀和实际利率的正则化预测密度混合”，《计量经济学杂志》，即将出版。工作论文，arXiv:2012.11649。HAR 模型中的预测组合难题作者：Cle
NumPy-style broadcasting for R TensorFlow users
广播，就像 Python 的科学计算库 NumPy 所做的那样，涉及动态扩展形状，以便可以将不同大小的数组传递给需要一致性的操作 - 例如逐元素添加或乘法。在 NumPy 中，广播的工作方式是精确指定的；同样的规则适用于 TensorFlow 操作。对于偶尔查阅 Python 代码的任何人，这篇文章都力求解释清楚。
Reporting an R-Squared Measure for Count Data Models
这篇文章的灵感来自于我前段时间收到的一封电子邮件，该邮件来自一位博客读者。我认为，更“广泛”的回应可能会引起其他读者的兴趣......尽管存在许多局限性，但在报告最小二乘回归结果时，包括判定系数 (R2) 或其“调整后”的值是标准做法。就我个人而言，我认为 R2 是我们结果中包含的最不重要的统计数据之一，但我们都这样做。（请参阅上一篇文章。）如果所讨论的回归模型是线性的（在参数中）并且包含截距，并且如果参数由普通最小二乘法 (OLS) 估计，则 R2 具有许多众所周知的属性。这些包括：0 ≤ R2 ≤ 1。如果我们向模型中添加回归量，R2 的值不会减小。无论我们将这个度量定义为“解释平方和”与
现在到了——北美已经是劳动节周末了，我们都知道这意味着什么！又到了开学时间。你需要一份阅读清单，以下是一些建议：Frances, Ph. H. B. F.，2019 年。专业预测员和 1 月。计量经济学研究所研究论文 EI2019-25，鹿特丹伊拉斯姆斯大学。Harvey, A. & R. Ito，2019 年。当某些观测值为零时对时间序列进行建模。计量经济学杂志，正在印刷中。Leamer, E. E.，1978 年。规范搜索：使用非实验数据的临时推理。威利，纽约。（这是合法的免费下载。）MacKinnon, J. G.，2019 年。集群稳健推理如何改变应用计量经济学。工作论文 1413，皇
