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交叉分类的概率模型
大多数自然领域可以通过多种方式表示：我们可以根据其营养内容或社会角色对食物进行分类，动物的分类学群体或其生态壁ni，以及乐器根据其分类学cate-cate-gore-gore或社会用途。对人类分类进行建模的先前方法在很大程度上忽略了交叉分类的问题，专注于学习一个单一的类别系统，这些类别可以解释所有功能。跨类别提出了一个困难的概率：我们如何在不首先知道该类别要解释的情况下推断类别？我们提出了一个新型模型，该模型表明人类跨类别是关于多个类别系统及其解释的特征的联合推断的结果。我们还为交叉分类行为形式化了两个常见的替代解释：第一个特征和对象 - 第一个方法。第一种方法表明，交叉分类是注意力程序的结果，其中特征是通过注意机制选择的，并且类别是第二个。对象 - 第一个方法表明，跨属性是重复的，顺序解释特征的连续性尝试，其中类别是第一个派生的，然后重新解释的特征。我们提出了两组模拟和实验，以测试模型对人类分类的预测。2011 Elsevier B.V.保留所有权利。我们发现，基于共同推论的方法为人类分类行为提供了最佳拟合，我们建议对人类类别学习的完整说明需要纳入类似于这些能力的东西。
概率的不确定性定量
机器学习应用于地球观察（EO）数据，以得出用于表征，理解和保护自然资源的数据集，从而促进了国际协定的进步。但是，派生的数据集包含固有的不确定性，需要可靠地量化以避免向下流后果。应对报告不确定性的需求的增加，我们将注意力集中在EO领域内的共形预测的希望。共形预测是一种不确定性定量（UQ）方法，该方法具有统计有效和信息性的预测区域，同时同时是计算高效，模型无关的，无分布的，并且可以在不需要访问下面的模型和训练数据集的情况下以HOC的方式应用。我们评估了EO-MAIG中不确定性定量的当前状态，发现只有21％的审查数据集融合了一定程度的不确定性信息，并且不可靠的方法普遍存在。接下来，我们介绍了Google Earth Engine本地模块，这些模块可以集成到现有的预测建模工作流中，并通过将它们应用于跨越大陆的数据集中到全球尺度，回归和分类任务，以传统学习和深度学习工作来证明这些工具的多功能性，效率和可扩展性。我们预计，易于使用的保形预测因子（例如这里提供的预测）的可用性会增加
概率振幅成型
在Böcherer，Steiner，Schulte [24]中提出的概率振幅成形（PAS）是一种实用结构，用于在高阶星座上与现成的前进误差校正（FEC）代码相结合的高阶星座。PA由一个分布匹配器（DM）组成，该匹配器（DM）在信号点幅度上施加了分布，然后进行系统的FEC编码，并保留幅度分配。fec编码会生成其他奇偶校验位，该位选择信号点的符号。在接收器处，FEC解码之后是逆DM。PA很快产生了很大的工业影响，尤其是在光纤通信中。该专着详细介绍了导致PAS发明的实际构想，并提供了对PAS架构的信息理论评估。由于将其分为成型层和FEC层，因此PAS的理论分析需要新工具。在塑形层上，分析了有限长度DMS的成本损失和费率损失。在FEC层上，得出了可实现的FEC速率。使用不匹配的解码，研究了可实现的速率，以解码实际重要的指标。结合了发现，这表明具有线性代码的PA在一类离散输入通道上可以实现容量。讨论了未来研究的开放问题。
大脑作为概率传感器
我们为大脑和行为提供了一个通用的理论框架，该框架在进化和计算上都是可行的。我们抽象模型中的大脑是一个由节点和边组成的网络。尽管它与标准神经网络模型有一些相似之处，但正如我们所展示的，它们之间存在一些显著差异。我们网络中的节点和边都有权重和激活级别。它们充当概率传感器，使用一组相对简单的规则来确定激活级别和权重如何受到输入的影响、生成输出并相互影响。我们表明，这些简单的规则可以实现一个学习过程，使网络能够表示越来越复杂的知识，同时充当一个计算设备，促进规划、决策和行为的执行。通过指定网络的先天（遗传）组件，我们展示了进化如何赋予网络初始的自适应规则和目标，然后通过学习进行丰富。我们展示了网络结构的发展（决定大脑能做什么以及做得好不好）如何受到影响数据输入分布的机制和决定学习参数的机制（用于节点和边运行的程序）之间共同进化的协调性的重要影响。最后，我们考虑该模型如何解释学习和决策领域的各种发现，它如何解决一些具有挑战性的思维和行为问题，例如与设定目标和自我控制有关的问题，以及它如何帮助理解一些认知障碍。
定向概率分水岭
概率分水岭是一种应用于无向图的半监督学习算法。给定一组带标签的节点（种子），它定义了一个吉布斯概率分布，该分布覆盖所有可能断开种子的生成森林。它计算每个节点采样一个将某个种子与所考虑节点连接起来的森林的概率。我们提出了“有向概率分水岭”，这是概率分水岭算法对有向图的扩展。在概率分水岭的基础上，我们应用有向图的矩阵树定理，并定义一个吉布斯概率分布，该分布覆盖所有以种子为根的传入有向森林。与无向情况类似，这等同于有向随机游走。此外，我们表明，在吉布斯分布具有无限低温度的极限情况下，有向概率分水岭的标记等于由最小成本的传入有向森林引起的标记。最后，为了说明，我们将所提出的方法与其他有向图半监督分割方法的经验性能进行了比较。
Combinatorics中的概率方法
4秒钟37 4.1典型的随机图是否包含三角形？。。。。。。。。。。。。37 4.2固定子图的阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 4.3阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 4.4随机图的集团数量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 4.5 Hardy – Ramanujan定理有关主要除数的数量。。。。。57 4.6不同的总和。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>61 4.7 WeiperStrass近似定理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>63 div>
CS265/CME309：随机算法和概率分析讲座＃10：概率方法
因此，这种随机边缘着色在没有单色k -clique的情况下产生着色的可能性> 0，因此必须存在这种着色。表明r k <2 2 k我们可以通过归纳论证进行。将r a，b定义为最小n，使得N顶点上完整图的任何2个色（例如红色和蓝色）具有至少A的单色红色集团，或者至少具有至少B的单色蓝色集团。首先观察到r a，b = r b，a，通过对称性和r 1，k = 1，因为所有着色都有红色的1片（因为这甚至不涉及任何红色边缘）。考虑在n = 1 + r a-1，b + r a，b-1顶点上的图2颜色。修复一个顶点V，让S r表示通过红色边缘连接到V的顶点的子集，而S B表示通过蓝色边缘连接到V的顶点的子集。构造，| S R | + | S B | + 1 = n = 1 + r a - 1，b + r a，b - 1，因此| S R | ≥ra -1，b或| S B | ≥ra，b -1。在| S R | ≥ra -1，b，要么S r具有大小B的蓝色集团，要么是大小A -1的红色集团，其顶点均通过红色边缘连接到V，在这种情况下，该图具有大小a的红色库。在| S B | ≥ra，b -1。因此，我们表明
从“人工智能”到概率自动化
1 在本文中，我们使用拟人化一词来描述“将拟人化的特征融入产品”或“使用拟人化的词语描述产品”的有意行为。产品的创造者或文本的作者负责拟人化，而拟人化则表示将人类的特性赋予系统时感知者或用户内部的过程 [44]。 2 “人工智能”这一名称定义不明确，并不是指一套连贯的技术。一般来说，我们发现，当我们谈论特定任务的自动化时，对被称为“AI”的技术的讨论会变得更加清晰，从而更有成效。在本研究中，我们向参与者展示的虚构系统在其任务领域各不相同，但它们都被想象为建立在对大数据集的统计分析之上。因此，我们将这些系统统称为“概率自动化”。
多智能体系统中的概率推理
前言 第 ix 页 1 简介 1 1.1 智能代理 1 1.2 关于环境的推理 4 1.3 为什么要进行不确定推理？ 5 1.4 多智能体系统 7 1.5 合作式多智能体概率推理 11 1.6 应用领域 13 1.7 参考文献 14 2 贝叶斯网络 16 2.1 第 2 章指南 16 2.2 贝叶斯概率论基础 19 2.3 使用 JPD 进行信念更新 23 2.4 图 24 2.5 贝叶斯网络 27 2.6 本地计算和消息传递 30 2.7 通过多个网络传递消息 31 2.8 大规模消息传递的近似值 33 2.9 参考文献 35 2.10 练习 36 3 信念更新和聚类图 37 3.1 第 3 章指南 38 3.2 聚类图 40 3.3聚类图中的消息传递 43 3.4 与 λ − π 消息传递的关系 44 3.5 非退化循环中的消息传递 47 3.6 退化循环中的消息传递 53