Climate Etc.Implications of the Linear Carbon Sink ModelClimate Etc.
... 这两种模型都可以很好地解释过去的排放和浓度数据，因此有必要检查未来的偏差。
NIST Researcher Publishes Paper on Design of Control Systems with Nonlinearities
在最近发表于《国际控制杂志》的一篇题为“针对幅度和斜率受限输入的具有多个无记忆非线性的控制系统的设计”的论文中，NIST 研究员 Van Sy Mai 及其同事
What is Univariate Linear Regression? How is it Used in AI?
为什么重要：具体而言，单变量线性回归侧重于使用单个独立变量预测因变量。
Rectified Linear Unit (ReLU): Introduction and Uses in Machine Learning
为什么重要：修正线性激活函数或简称 ReLU 是一个分段线性函数，如果输入为正，则直接输出输入，否则输出零。
How to Use Linear Regression in Machine Learning
为什么重要：如何在机器学习中使用线性回归？在统计和机器学习领域，线性回归可能是最著名和最容易理解的算法之一。
BanditPAM: Almost Linear-Time k-medoids Clustering via Multi-Armed Bandits
TL;DR想要比 \(k\)-means 更好的东西吗？我们最先进的 NeurIPS \(k\)-medoids 算法 BanditPAM 现已公开！\(\texttt{pip install banditpam}\)，您就可以开始了！与 \(k\)-means 问题一样，\(k\)-medoids 问题是一个聚类问题，我们的目标是将数据集划分为不相交的子集。然而，在 \(k\)-medoids 中，我们要求聚类中心必须是实际数据点，这允许对聚类中心进行更好的解释。\(k\)-medoids 还可以更好地处理任意距离度量，因此如果您使用 \(L_1\) 之类的度量，您的聚类对异常值会更稳健。尽
BanditPAM: Almost Linear-Time k-medoids Clustering via Multi-Armed Bandits
TL;DR想要比 \(k\)-means 更好的东西吗？我们最先进的 NeurIPS \(k\)-medoids 算法 BanditPAM 现已公开！\(\texttt{pip install banditpam}\)，您就可以开始了！与 \(k\)-means 问题一样，\(k\)-medoids 问题是一个聚类问题，我们的目标是将数据集划分为不相交的子集。然而，在 \(k\)-medoids 中，我们要求聚类中心必须是实际数据点，这允许对聚类中心进行更好的解释。\(k\)-medoids 还可以更好地处理任意距离度量，因此如果您使用 \(L_1\) 之类的度量，您的聚类可以对异常值更具鲁棒
A Measurement System for the Study of Nonlinear Propagation Through Arrays of Scatterers
摘要：测量通过散射体阵列传播的非线性声脉冲的空间和时间场存在各种实验挑战。探头干扰和不良高频响应困扰着声学麦克风的典型方法，这些方法也仅限于解析单个位置的压力场。使用光学方法进行的测量没有这样的缺点，并且纹影测量特别适合测量散射体阵列中非线性脉冲传播的空间和时间演化。本文描述了一种基于 z 型纹影装置的测量系统，该系统适用于测量轴对称现象和可视化弱冲击传播。为了降低方向性并启动近球对称传播，激光诱导击穿充当非线性脉冲源。纹影系统的一个关键组件是标准纹影，它可以进行定量纹影测量。通过前向阿贝尔变换，从非线性脉冲生成预期光折射的估计值，从而帮助确定标准纹影的尺寸。最后，指定了实验测序、图像捕获和旨
Geometric-Acoustics Analysis of Singly Scattered, Nonlinearly Evolving Waves by Circular Cylinders
摘要：几何声学或声射线理论用于分析入射到刚性圆柱体上的高振幅声波的散射。提供了散射波场非线性演化的理论预测，以及考虑非线性重要性的措施。还提供了对许多圆柱体散射的分析，但没有考虑多重散射的影响。如果特征非线性畸变长度远大于圆柱体半径，则入射波的非线性演化对整体演化的影响比单个散射波的非线性演化要重要得多。
Gilbert Strang: Linear Algebra, Deep Learning, Teaching, and MIT OpenCourseWare
Gilbert Strang 是麻省理工学院的数学教授，也许是世界上最著名、最有影响力的数学教师之一。他在麻省理工学院开放式课程上关于线性代数的讲座已被观看了数百万次。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在 Apple Podcasts 上给它 5 星评分或在 Patreon 上支持它。本集由 Cash App 提供。下载它，
Dynamic linear models with tfprobability
之前的文章介绍了 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 接口），重点介绍了深度神经网络的增强功能（例如，引入贝叶斯不确定性估计）以及使用汉密尔顿蒙特卡罗拟合分层模型。这次，我们将展示如何使用动态线性模型 (DLM) 拟合时间序列，从而得到后验预测以及来自卡尔曼滤波器的平滑和滤波估计。
Non-linear Activation Functions for Neural Networks Simplified
激活函数是形成神经元输出的函数。它为预测添加了非线性，并使基于神经网络的预测器比线性模型好得多。我们通常会问自己应该使用哪种激活函数？答案是，这个问题没有一个万能的答案。这取决于具体情况。让我带您了解最常用的激活函数及其优缺点，以帮助您做出更好的决定。我们可以定义自己的激活函数以最好地满足我们的需求，最常用的激活函数是：1. S 型激活函数 2. Tan 双曲激活函数 3. ReLU（整流线性单元） 4. Leaky ReLU 它们每个的样子如下：图片来源：DeepLearning.ai 专业化 1. S 型激活函数 S 型激活函数的范围在 0 到 1 之间。它看起来像我们在不同研究领域中看到
Complexity of Linear Regression related to Neural Networks
Udacity 深度学习课程的作业 #1 让你了解到，逻辑多项式（线性）回归模型可能无法提供非 MNIST 数据集分类问题所需的最佳准确度。让我们将逻辑多项式模型视为一种算法，并尝试计算它的复杂度。这里要考虑的两个参数是 W - 权重矩阵和 b - 具有 1 层的偏差矩阵。想象一下，输入图像是 28x28 图像，输出是 10 类向量。输入图像将被拉伸为输入到每个单元的单个像素。这使得输入层尺寸为 28x28。参数 W 的尺寸变为 (28x28)x10，它被添加到 10x1 偏差矩阵中。参数总数为：28x28x10+10 = (N+1)*K，其中 N 是输入数，K 是输出数。另一种理解方式是 -
Ученые из МФТИ разработали модель прогнозирования траектории движения руки на основе сигналов, снимаемых с поверхн ости коры головного мозга。 При прогнозировании используются линейные модели.
Л.О.Р.А. (Челябинск) - линейно очищающий роботизированный аппарат
朋友们大家好！大家早就知道，机器人技术在许多方面都试图让人类的单调和日常工作变得更容易，但如果同时执行多项此类任务怎么办？我们发现了一个非常有趣的发展，可以用于广告、贸易、视频监控甚至清洁。
Nonlinear Relationship between the Number of Children and Late-life Cognition
白玉婷（湖南大学）/ 丸山志子（暨南大学）/ 王思（湖南大学）
The Turning Point When Your Body's Aging Accelerates
米歇尔·斯塔尔（Michelle Starr），科学警报时间的流逝可能是线性的，但人类衰老的过程不是。您的生活不是逐渐过渡，而是陷入困境...
