Classifier-Free Guidance is a Predictor-Corrector
我们研究了无分类器指导（CFG）的理论基础。 CFG是文本对图像扩散模型的条件采样的主要方法，但与扩散的其他方面不同，它仍然保持在摇摇欲坠的理论基础上。在本文中，我们通过证明CFG与DDPM（Ho等，2020）和DDIM（Song等，2021）的相互作用来反驳共同的误解，并且CFG都不会产生gamma驱动的分布P（x | c）^γp（x）^γp（x）^{1- = {1-γ}。然后，我们通过证明它是一种预测器 - 矫正器方法来阐明CFG的行为（Song等，2020）…
Classifier-Free Guidance Is a Predictor-Corrector
我们研究了无分类器指导 (CFG) 的不合理有效性。CFG 是文本到图像扩散模型的条件采样的主要方法，但与扩散的其他方面不同，它的理论基础仍然不稳定。在本文中，我们通过展示 CFG 与 DDPM 和 DDIM 的交互方式不同，并且 CFG 的采样器都不会生成伽马驱动分布，从而反驳了常见的误解。然后，我们通过展示它是一种在去噪和锐化之间交替的预测校正 (PC) 方法来阐明 CFG 的行为，我们称之为……
Omnipredictors for Regression and the Approximate Rank of Convex Functions
考虑监督学习设置，其目标是学习根据分布中的点 x 预测标签 y。损失函数类 L 和假设类 C 的全能预测器是这样的预测器，对于 L 中的每个损失，其预测的预期损失小于 C 中的最佳假设。自从 [GKR+21] 的工作引入这一概念以来，在 y∈{0,1} 的二元标签设置中已经有大量工作，但对于 y∈[0,1] 可以是连续的回归设置，人们知之甚少。我们的主要概念贡献是充分的概念……
June 2024 Friday’s e-links: An Election Predictor
继续我们的 2024 年 6 月电子链接，我们推荐一个美国大学网站，其中包含预测总统选举的标准。2024 年 6 月星期五的电子链接：选举预测器首先出现在 Econlife 上。
Biological organ ages predict disease risk decades in advance
血液测试可以预测器官衰老，有可能揭示出各种与年龄有关的疾病的风险。后生物器官年龄预测疾病风险数十年事先首先出现在科学询问者上。
When Predictors Collide: Mastering VIF in Multicollinear Regression
探索方差通货膨胀因子如何有助于检测和管理回归模型中的多重共线性。预测器发生冲突时的帖子：在多共线回归中掌握VIF首先出现在数据科学上。
Provable Uncertainty Decomposition via Higher-Order Calibration
我们给出了一种原则性方法，用于将模型的预测不确定性分解为具有明确语义的随机和认知组件，将它们与真实世界的数据分布相关联。虽然文献中的许多作品都提出了这样的分解，但它们缺乏我们提供的正式保证类型。我们的方法基于高阶校准的新概念，它将普通校准推广到高阶预测器的设置，这些预测器在每个点上预测标签分布的混合。我们展示了如何测量以及实现高阶校准……
6 Ways to Improve Your Predictive Models in Data Science
无论您想要构建完美的图像分类器、销售预测器还是价格估算器，这六个实用技巧和见解都将帮助您实现目标！
Macro Briefing: 5 November 2024
股市能预测大选吗？对于那些喜欢这么想的人，可以引用“总统预测器”。支持者表示，该指标正确预测了过去 24 次选举中的 21 次，包括乔·拜登在 2020 年的胜利。目前的读数表明民主党和卡马拉·哈里斯将获胜。预测是 […]
On Computationally Efficient Multi-Class Calibration
考虑一个多类标记问题，其中标签可以取 [k] 中的值，而预测器可以预测标签上的分布。在这项工作中，我们研究了以下基本问题：是否存在多类校准的概念，可以强有力地保证有意义的预测，并且可以在时间和样本复杂度为 k 的多项式内实现？先前的校准概念在计算效率和表达能力之间表现出权衡：它们要么受制于样本复杂度为 k 的指数，要么需要解决计算上难以解决的问题，要么给出……
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
