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逻辑回归
的确，逻辑回归是社会和自然科学中最重要的分析工具之一。在自然语言处理中，逻辑回归是分类的基础监督机学习算法，并且与神经网络也有密切的关系。正如我们将在第7章中看到的那样，可以将神经网络视为彼此堆叠的一系列逻辑回归分类器。因此，此处介绍的分类和机器学习技术将在整本书中发挥重要作用。逻辑回归可用于将观察结果分类为两个类别之一（例如“积极情感”和“负面情绪”），或将观察结果分类为许多类别之一。由于两级情况的数学更简单，因此我们将在接下来的几个部分中描述第一个逻辑回归的特殊情况，然后Brie-fl y总结了5.3节中多项逻辑逻辑回归的使用。我们将在接下来的几节中介绍逻辑回归的数学。，但让我们从一些高级问题开始。
通过回归相对奖励
最初开发用于连续的控制问题，近端政策操作（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序的工作马，包括生成模型的微调。不幸的是，PPO需要多种启发式术才能实现稳定的收敛性（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确影响的敏感性而臭名昭著。作为回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简单地减少策略优化问题，以在政策方面将两个完成之间的相对奖励回归到提示中，从而实现了引人注目的轻量级实施。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清晰地合并离线数据，并扩展以处理我们在实践中经常看到的不及物优先偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于具有与PPO和DPO更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更有效。当微调Llama-3-8B - 教堂时，Rebel在Alpacaeval 2.0，MT-Bench和Open LLM排行榜中取得了出色的表现。可以在https://github.com/zhaolingao/rebel上找到叛军的实施，可以在https://huggingface.co/cornell-agi上找到由Rebel培训的模型。
通过回归相对奖励
最初开发用于连续控制问题的近端政策选择（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序（包括生成模型的微调）的工作马。不幸的是，PPO需要多种启发式学才能实现稳定的收敛（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确实现的敏感性而臭名昭著。回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简洁地减少策略优化问题，以通过两个完成之间的直接策略参数化回归相对奖励，从而使得轻量轻量级实现。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清洁地合并离线数据，并处理我们在实践中经常看到的不及物线偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于与PPO和DPO具有更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更可行。
基于脑电图的图像回归
摘要 - 注意力多动障碍（ADHD）是一种神经发育障碍，影响了一定程度的儿童及其生活方式。一种治疗这种疾病的新方法是在整个患者中使用脑部计算机界面（BCI）学会自行自我调节自己的症状。在这种情况下，研究导致了旨在估计对这些界面的关注的工具。同时，虚拟现实（VR）耳机的民主化以及它为多个方面产生有效的环境的事实：安全，灵活和生态上有效，导致其用于BCI应用程序的使用增加。另一点是人工智能（AI）在不同领域的医疗领域越来越发达。在本文中，我们提出了一种创新的方法，目的是从生理信号的测量中估算注意力：脑电图（EEG），凝视方向和头部运动。该框架是为了评估VR环境中的注意力的开发。我们为特征提取和专用的机器学习模型提出了一种新颖的方法。试点研究已应用于一组志愿者，与最先进的方法相比，我们的方法的错误率较低。关键字 - 虚拟现实，机器学习，大脑计算接口，眼睛跟踪
2025 年——回归之年
我们的投资组合公司处于这一转型的前沿：Sympera、PayZen 和 Faye。Sympera 的平台为银行家配备了人工智能驱动的工具，以发现客户的行为模式并制定量身定制的销售策略，从而提高客户参与度和运营效率。PayZen 应用人工智能分析数千个数据点，实现个性化的付款计划，从而改善患者付款并简化医疗保健提供者的现金流。Faye 使用人工智能简化旅行保险，提供即时索赔处理和直接报销，让旅行者轻松无忧地购买保险。
春季大扫除——疫苗回归
• 填写位于马尼托巴省卫生部退货政策和程序中的更新退货表，网址为 https://www.gov.mb.ca/health/publichealth/cdc/div/docs/vbrpp.pdf 。将退货表连同退货包裹一起寄回 MDA。 • 通过 MDA 下达下一个疫苗订单时，通知客服您有需要退回的过期疫苗，我们将安排取货。 • 温尼伯市内的地点可以安排取货过期流感疫苗，以配合下一个疫苗订单的交付。 • 对于从温尼伯以外地点退货的情况：收到新的疫苗订单时，将过期疫苗连同包装和冷链监控器一起放入运输容器中并固定好，然后使用提供的运单和说明将它们退回给 MDA。 • 对于北部和偏远社区（包括原住民因纽特人健康中心），退货每季度处理一次。请联系仓库安排下一次可用机会的取货。 • 请确保所有退回的产品都妥善固定在退货箱内。除非另有建议，否则无需维护退货的冷链。在退回疫苗之前，请从疫苗冰箱中取出所有过期疫苗，以确保不会无意中给患者注射。过期疫苗可以存放在单独的室温区域，直到可以退回为止。对于 COVID-19 疫苗，其有效期可能与包装上注明的有效期不同。请参阅 COVID-19 疫苗储存和处理快速参考表 https://www.gov.mb.ca/asset_library/en/covidvaccine/storage-handling-chart.pdf 。任何过期未使用的产品也应退回 MDA 进行妥善处置。任何通过 PHIMS 管理库存的地点都应确保相应调整库存，以确保其反映正确的库存。
能源工程的符号回归
能源工程中的符号回归探讨了机器学习，以解决臭名昭著的资源波动引起的可再生能源挑战。符号回归，一种机器学习技术，可从没有预定义结构的数据中发现数学模型，从而提供了可解释和准确的模型。本文研究了符号回归在能源工程中的应用，尤其是在预测可再生能源输出（例如风速反对功率输出）方面，这些输出速度高度可变且无法预测。这项研究利用遗传编程来发展符号表达式，以模拟风能系统中的复杂关系。该方法包括收集和预处理数据，训练符号回归算法以及使用各种指标评估模型。结果证明了符号回归在创建预测模型方面的有效性，以优于准确性和可解释性的传统回归方法。通过捕获固有的数据模式，符号回归提供了一种有希望的方法来提高可再生能源系统的可靠性和效率。讨论强调了符号回归比传统方法的优势，包括更好的模型解释性和减少人类偏见，并建议未来的研究方向，以进一步提高该技术在能源工程中的适用性。