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构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
使用条件随机样品
更详细地，PCP建立在分裂的保形预测框架的基础上（Lei and Wasserman，2014； Papadopoulos等，2002）。它首先将观察到的数据D随机分配到初步的D PRE和校准集D Cal中。它具有三个阶段。（1）它适合条件生成模型Q（y | x）与初步数据d pre。（2）对于校准集d cal中的每个点（x i，y i），它生成了k独立的预期样本ˆ y x i = {ˆ y i i 1，····y ik}，从拟合的模型q（y | x i）中。然后，它计算每个采样的预言与真实标签y i之间的差异。这些数量称为不符合分数，并测量生成模型的合适性。（3）最后，它计算并记录了不符合分数的（1 -α）经验分位数。分位数将用于构建预测集。
比较自闭症检测的概率深度学习方法
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，现在在世界范围内广泛。ASD在个人的整个生活中持续存在，影响了他们的行为方式和交流方式，从而导致了著名的遗嘱，包括社会生活迟缓，反复的行为特征以及对其利益的限制。早期发现该疾病有助于发作治疗，并有助于过正常生活。在检测自闭症，依靠行为数据以及最坏情况下，使用了临床方法。已经研究并开发了涉及机器学习的定量方法，以通过临床方法克服问题。这些定量方法依赖于机器学习，一些基于深度学习的复杂方法来加速ASD的检测和诊断。这些文献旨在探索当今使用的大多数最先进的概率方法，以它们最适用的数据集类型来表征它们，这些数据集类型根据其新颖的研究以及它们在ASD分类中的适合程度。这些发现将故意用作选择ASD检测时要使用的模型的基准。
具有确定性指导扩散模型
摘要。天气预报需要立即决策的确定性结果，也需要评估不可能的概率结果。但是，确定性模型可能无法完全捕获天气可能性的规范，概率预测可能缺乏特定计划所需的精确度，因为该领域旨在提高准确性和可靠性，因此面临重大挑战。在本文中，我们提出了基于确定性指导的扩散模型（DGDM），以利用确定性和概率天气前铸造模型的好处。DGDM集成了确定性分支和扩散模型作为概率分支，以提高预测精度，同时提供概率预测。此外，我们还引入了序列方差时间表，该序列方差时间表从不久的将来到遥远的未来进行了预测。此外，我们通过使用确定性分支的结果来提出截断的扩散，以截断差异模型的反向过程以控制不确定性。我们在移动MNIST上对DGDM进行了广泛的分析。此外，我们评估了Pacific Northwest风暴（PNW）typhoon卫星数据集的DGDM的有效性，用于区域极端天气预测，以及在WeatherBench数据集上用于全球天气预测数据集。实验结果表明，DGDM不仅在全球预测中，而且在区域预测方案中都能达到最先进的绩效。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/donggeun-yoon/dgdm。
模型模式和EM
英国埃克塞特市埃克塞特市2大都会办公室哈德利中心，英国沃灵福德，英国沃灵福德，英国沃灵福德3英国利兹大学，英国利兹大学4国际应用系统分析研究所（IIASA），奥地利Laxenburg，奥地利5 Norce Norce Norwegian Norwegian Research Center，BJERKNES研究中心，BJERKNES研究中心，BJERMIAN KNES研究中心，贝格尼，贝格尼，伯格尼，埃克斯特里，埃克斯特里，科学，科学，科学，科学，，科学，，科学，，，科学，科学，，科学，，，，，科学，科学，，，，科学，科学，，，，，科学，科学，，，，，科学，科学，，，，，科学，科学，，，，科学，科学，，，科学，科学，，科学，布里斯托尔大学，布里斯托尔，英国
CS 228：概率图形模型，2024年1月1日
p（y = 1 | x 1，x n）= p（y = 1）q n i = 1 p（x i | y = 1）py∈{0，1} p（y = y）q n i = 1 p（x i | y = y = y = y）= y = 1） y = 1）q n i = 1 p（x i | y = 1）
脉冲网络中使用忆阻器进行持续学习的概率元可塑性
在动态环境中运行的边缘设备迫切需要能够持续学习而不会发生灾难性遗忘。这些设备中严格的资源限制对实现这一目标构成了重大挑战，因为持续学习需要内存和计算开销。使用忆阻器设备的交叉开关架构通过内存计算提供能源效率，并有望解决此问题。然而，忆阻器在电导调制中通常表现出低精度和高可变性，这使得它们不适合需要精确调制权重大小以进行整合的持续学习解决方案。当前的方法无法直接解决这一挑战，并且依赖于辅助高精度内存，导致频繁的内存访问、高内存开销和能量耗散。在这项研究中，我们提出了概率元可塑性，它通过调节权重的更新概率而不是大小来整合权重。所提出的机制消除了对权重大小的高精度修改，从而消除了对辅助高精度内存的需求。我们通过将概率元可塑性集成到以低精度忆阻器权重在错误阈值上训练的脉冲网络中，证明了所提机制的有效性。持续学习基准的评估表明，与基于辅助内存的解决方案相比，概率元可塑性实现了与具有高精度权重的最先进的持续学习模型相当的性能，同时用于附加参数的内存消耗减少了约 67%，参数更新期间的能量消耗减少了约 60 倍。所提出的模型显示出使用低精度新兴设备进行节能持续学习的潜力。
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
GP-VAE：深概率的多元时间序列插补
具有缺失值的多变量时间序列在医疗保健和财务等领域很常见，并且多年来的数量和综合性已经增长。这提出了一个问题，是否可以在该领域中执行经典数据插补方法。然而，深度学习的幼稚应用在提供可靠的置信估计和缺乏可解释性方面缺乏。我们提出了一个新的深层连续变量模型，以减少维度和数据插补。我们的建模假设是简单且可解释的：高尺寸的时间序列具有较低的代数反应，该代态根据高斯过程在及时的及时演变而来。使用具有新型结构化变分近似的VAE方法实现了缺失数据的非线性维度降低。我们证明，我们的APS在计算机视觉和医疗保健领域的高维数据上胜过几种经典和深度学习的数据插补方法，同时增加了进化的平稳性，并提供了可解释的不良估计。