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C. Daniel Guetta-哥伦比亚商学院C. Daniel Guetta-哥伦比亚商学院
学习，贝叶斯方法。申请金融，服务系统，库存管理。Deming博士研究奖学金，W。EdwardsDeming Center，2013年哥伦比亚商学院博士奖学金，2010- 2015年，圣约翰学院，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，英国英国数学硕士学位（第IIIII位数学）。区别（最高荣誉）。2010年6月课程：时间序列和蒙特卡洛推论，精算统计，
AI革命：满足大规模的AI基础设施要求
预测AI推理的计算和能量需求更具挑战性。似乎可以肯定的是：越来越多的消费者和企业将采用AI，并且每个用户每天的AI查询数量都会增长。现在的关键问题：这将发生多快？较大的生成AI模型会被分解为较小的应用特定模型吗？通过“边缘计算”将在智能手机和个人计算机上进行多少AI推论，这涉及对数据附近的数据处理？
HHV Advanced Technologies Private Limited
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预印本正在审查主动推断，贝叶斯最佳设计和预期的实用程序Noor Sajid 1*，Lancelot da Costa 1,2，Thomas Parr 1和Karl
抽象的主动推理是自由能原理的推论，是描述某些类型的随机动态系统的行为的形式方法 - 具有感知的外观。在本章中，我们描述了主动推断如何在单个命令下结合贝叶斯决策理论和最佳的贝叶斯设计原理，以最大程度地减少预期自由能。正是主动推理的这一方面允许自然而然地出现寻求信息行为。从预期的自由能中删除先前的结果偏好时，主动推断将减少为最佳贝叶斯设计，即信息增益最大化。相反，在没有歧义和相对风险的情况下，即预期的效用最大化，主动推论会减少贝叶斯决策理论。使用这些限制案例，我们说明了当代理选择优化预期效用，预期信息增益和预期自由能的动作时，行为如何不同。我们的T迷宫模拟显示了优化的预期自由能产生目标指导的信息寻求行为，同时优化预期的实用程序会诱导纯粹的利用行为，并最大程度地提高信息增益产生本质上动机的行为。
通过贝叶斯概率建立模糊逻辑，神经科学和量子力学之间的新联系：人工智能和非常规计算的观点
摘要：人类与世界的互动是由不确定性主导的。概率理论是面临这种不确定性的宝贵工具。根据贝叶斯定义，概率是个人信念。实验证据支持以下观点：人类行为与感觉，运动和认知领域的贝叶斯概率推论高度一致。我们大脑的所有高级心理物理功能都被认为将新皮层中神经元的相互联系和分布式网络作为其生理底物的活性。神经元在形式为模糊集的皮质柱中组织。模糊集理论在将成员功能重新解释为可能性分布时，已经接受了不确定性建模。贝叶斯公式的术语是可以想象的，因为模糊集和贝叶斯的推论变成了模糊的推断。根据QBISM，量子概率也是贝叶斯。它们是逻辑构造而不是物理现实。它得出的是，诞生规则不过是一种总概率的量子定律。的波形和测量算子在认识论上被视为。它们两个都类似于模糊集。通过贝叶斯概率在模糊逻辑，神经科学和量子力学之间建立的新链接可能会激发人工智能和非常规计算的发展新想法。
实用的贝叶斯推断神经科学
由于复制越来越多的研究的复制，生物科学中的典型统计实践已被越来越受到质疑，其中许多研究被无效假设测试设计和P值解释的相对难度所困扰。贝叶斯推论代表了一种根本不同的假设检验方法，由于其易于解释和对先前假设的明确声明，因此获得了新的兴趣作为潜在的替代或对传统无效假设检验的补充。贝叶斯模型在数学上比等效频繁的方法更为复杂，这些方法历来将应用程序限制在简化的分析案例中。但是，随着计算能力的指数增加，概率分布采样工具的出现现在可以在任何数据分布下快速而强大的推断。在这里，我们介绍了在大鼠电生理和计算建模数据中使用贝叶斯推断在神经科学研究中使用贝叶斯推断的实用教程。我们首先是对贝叶斯规则和推理的直观讨论，然后使用来自各种神经科学研究的数据制定基于贝叶斯的回归和ANOVA模型。我们展示了贝叶斯推论如何导致对数据的易于解释分析，同时提供开源工具箱来促进贝叶斯工具的使用。
第11章：描述定量数据
章节概述：Frey，L.，Botan，C。和Kreps，G。（1999）。调查交流：研究方法简介。（第二版）波士顿：Allyn＆Bacon。第11章：描述定量数据I.简介A.我们不断地被以统计形式的信息轰炸，人们用来描述事物。有些易于理解，有些则更复杂。B.本章旨在帮助解释用于分析定量（数值）数据的各种统计数据。目标是帮助您成为此类信息的有能力的消费者。II。 有意义的数字：统计数据分析A. 一组获得的数据本身不是很有用。它需要进行分析和解释。 B. 数据分析：检查数据对研究人员意味着什么，将数据转换为可以共享的有用信息的过程。 1。 统计数据分析：检查定量数据对研究人员意味着什么的过程。 C.“统计信息”来自拉丁语“状态”，这意味着统计信息用于了解定量数据的状态或状态；统计信息是指一组数据的任何数值指标。 1。 有两个广泛的统计数据：描述性和推论统计。 D.统计是用于提出论点的最普遍和有说服力的证据形式之一。人们应该警惕以下事实：统计通常以不太诚实的方式使用（“统计评估”）。 1。 2。 a。 b。II。有意义的数字：统计数据分析A.一组获得的数据本身不是很有用。它需要进行分析和解释。B.数据分析：检查数据对研究人员意味着什么，将数据转换为可以共享的有用信息的过程。1。统计数据分析：检查定量数据对研究人员意味着什么的过程。C.“统计信息”来自拉丁语“状态”，这意味着统计信息用于了解定量数据的状态或状态；统计信息是指一组数据的任何数值指标。1。有两个广泛的统计数据：描述性和推论统计。D.统计是用于提出论点的最普遍和有说服力的证据形式之一。人们应该警惕以下事实：统计通常以不太诚实的方式使用（“统计评估”）。1。2。a。b。缺乏有关统计信息的知识会导致倾向于完全拒绝信息或以面值接受信息。E.统计一词是指两个项目：1。产品：表征一组定量数据的数值描述和推论统计。技术：生成数值描述和统计推断的程序的应用。f。存在两种类型的统计数据分析所反映的描述和推断的一般目的：1。描述性统计数据分析：用于构建有关一组定量数据特征的简单描述。摘要统计信息：总结数据的数值指标。将原始分数转换为标准分数。 c。构建数据的视觉显示。 2。 推论统计数据分析：两个目的：估计：从聚集在样本上收集的数据中估算人群的特征。 b。 显着性测试：对组之间的显着统计差异和变量之间的显着统计关系进行测试。 iii。 通过摘要统计数据描述数据A. 必须以某种方式凝结组成相对较大的数据集的数据才能理解它们。 1。 数据被凝结为一个数值指标，该指标最能汇总数据集，称为摘要统计量，这是描述整个定量数据集的有效方法。 B.将原始分数转换为标准分数。c。构建数据的视觉显示。2。推论统计数据分析：两个目的：估计：从聚集在样本上收集的数据中估算人群的特征。b。显着性测试：对组之间的显着统计差异和变量之间的显着统计关系进行测试。iii。通过摘要统计数据描述数据A.必须以某种方式凝结组成相对较大的数据集的数据才能理解它们。1。数据被凝结为一个数值指标，该指标最能汇总数据集，称为摘要统计量，这是描述整个定量数据集的有效方法。B.研究人员寻求一个摘要统计数据，该统计数据提供了数据集中的“典型”点，最好的
通过奖励成型技术增强多跳的知识图
摘要 - 在计算知识的领域中，知识图推理（KG-R）位于促进多种领域的促进复杂的推论能力的前端。这项研究的精髓旨在实现强化学习的使用（RL）策略，尤其是增强算法，以浏览多跳kg-r中固有的内在物质。这项调查批判性地解决了知识图（kgs）固有的不完整所带来的普遍挑战，这些挑战经常导致错误的推论结果，表现为虚假负面因素和误导性的阳性。通过将大学的医学语言系统（UMLS）分区分为富且稀疏的子集，我们研究了预训练的BERT嵌入式的功效，并促使学习方法来完善奖励成型过程。这种方法不仅提高了多跳kg-r的精度，而且为该领域的未来研究树立了新的先例，旨在提高复杂KG框架内知识推断的鲁棒性和准确性。我们的作品对KG推理的论述有了新的观点，提供了一种方法上的进步，该进步与自然期刊的学术严谨和学术愿望保持一致，并有望在计算知识表示领域中进一步发展。索引术语 - 知识图推理，强化学习，奖励成型，转移学习