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CSCI 699：概率和生成模型
目录描述概率和生成性模型，包括近似推理算法（MCMC，变异推理），深入生成模型（自动回应，得分匹配，扩散和基于流程的模型）以及基于模型的顺序决策。课程描述本课程的重点是概率的基本原理及其在现代机器学习和生成建模中的核心作用。随着概率越来越多地推动AI的进步，本课程将探索其在一系列主题中的应用程序。从近似推理算法到通过大规模自学学习的生成模型，再到基于概率模型的决策方法，您将对这些方法如何塑造当代AI研究有了更深入的了解。通过本课程学习目标，将向您介绍概率机器学习中的核心主题，包括概率图形模型和近似推理算法（例如MCMC和变异推理），深层生成模型，例如自动化，自动性，得分匹配，基于基于流程的方法和基于概率的模型，以及概率的模型和方法，并均基于概率和方法（避孕方法）（均匀的模型）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法（基于信息的实验设计）。在本课程结束时，您将熟悉尖端研究和该领域的历史基础。建议准备本课程是为当前从事研究或希望从事研究的学生设计的，以概率的机器学习或深层生成模型进行研究。学生有望对阅读和介绍现代机器学习会议论文感到满意。熟悉机器学习（在CSCI 567级别），算法（在CSCI 570的级别上）和概率（在数学505a的级别）将是有益的。课程注释等级类型：字母等级。演讲幻灯片和其他课堂信息的副本将发布在课程网站上。技术水平和硬件/软件所需的本课程没有特定的软件要求。该课程将定期计划使用部分讲座进行课堂（实践）的“实验室会议”，以提供更多的动手经验，以我们将学习的理论概念。这些会话将涉及运行代码并使用概率和生成模型的实现。因此，鼓励学生（尽管不需要）学生将笔记本电脑带到每个班级，以便他们可以跟随并参加这些实践实验室会议。这些会议也将有助于实施技能，这些技能可以在整个学期中运行的课程项目中使用。此外，请参阅有关USC计算中心笔记本电脑借贷程序（链接）的以下信息。所需的读数和补充材料在此类中没有必需的读数，补充材料或教科书。可选的读数和补充材料以下资源对本类涵盖的许多主题很有用：1。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“机器学习：概率观点”，2012年（链接）。2。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“概率机器学习：高级主题”，2023年（链接）。3。4。5。Chris Bishop，“模式识别和机器学习”，2006年（链接）。克里斯·毕晓普（Chris Bishop），“深度学习 - 基础和概念”，2024年（链接）。Stefano Ermon，深层生成模型，课程注释（链接）。
一种基于新型偏置概率神经网络 (BPNN) 和正则化极限学习机 (RELM) 的听力损失预测系统
听力障碍 [1, 2] 是许多国家正在发展的残疾之一，并被视为古代需要解决的重要问题。在其他器官中，听觉是人类最重要的操作功能 [3]，因为它允许人们相互交流。根据最近的评论，分析认为听力障碍 [4-6] 是世界第五大残疾，它与社会孤立、孤独和认知健康不佳高度相关。通常，听力障碍可能发生在单耳或双耳，可能是暂时的，也可能是永久性的。听力障碍的主要症状如下：沟通困难、无法在嘈杂的环境中理解对话、无法收听广播/电视、感觉到哔哔声以及在小组讨论中注意力不集中。世界卫生组织 (WHO) [7-9] 指出，听力损失在所有年龄性别中都很常见，并且可能会根据事件的数量而增加。它
b“（c）在一个Rif \ Xef \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E之后，有\ Xe2 \ X84 \ Xa6 = 52 26可能的CON \ XAC \ XAC \ XAC \ XAC \ XAC \ x81gurations。 （\ xe2 \ x88 \ x86 s）RI \ XEF \ XAC \ x84e = log 2 52 26 = 48。另一方面，没有更多的选择。 RIF \ XEF \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ X82E以以下方式考虑n = 2 K卡的甲板。 \ xe2 \ x88 \ x92 k。现在，让我们问一下（k + 1）之后我们无法选择的概率是什么”
b“（c）在一个RIF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E之后，有\ Xe2 \ X84 \ XA6 = 52 26可能的CON \ XEF \ XAC \ XAC \ XAC \ X81GURATIONS。如果所有此类con \ xef \ XAC \ x81gurations都可能同样可能，我们将拥有（\ xe2 \ x88 \ x86 s）ri \ xef \ xef \ xaC \ x84e = log 2 52 26 = 48。817。但是，它们并非同样可能。例如，我们放下整个左半甲板，然后整个右半甲板为2 \ xe2 \ x88 \ x92 26的概率。左甲板的最后一张卡被丢弃后，我们没有更多的选择。另一方面，序列LRLR \ XC2 \ XB7 \ XC2 \ XB7 \ XC2 \ XB7的概率为2 \ Xe2 \ X88 \ X92 51，因为它仅在51 ST卡掉落之后我们没有更多选择。我们可以通过以下方式得出RIF \ XEF \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ X82E的熵的精确表达式。考虑n = 2 k卡的甲板。k卡后我们无法选择的概率是\ xef \ xac \ x81rst k卡的概率，全部来自一个特定的半甲板，即2 \ xc2 \ xb7 2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 k。现在让我们问一下（k + 1）之后我们无法选择的概率是什么”
使用蒙特卡洛预测编码学习感官输入的概率分布
有人提出，大脑使用概率生成模型来最佳地解释感官信息。这一假设已在不同框架中形式化，重点是解释不同的现象。一方面，经典预测编码理论提出了如何通过采用局部突触可塑性的神经元网络来学习概率模型。另一方面，神经采样理论已经证明了随机动力学如何使神经回路能够表示环境潜在状态的后验分布。这些框架通过变分过滤结合在一起，将神经采样引入预测编码。在这里，我们考虑一种用于静态输入的变分过滤变体，我们将其称为蒙特卡罗预测编码 (MCPC)。我们证明，预测编码与神经采样的结合会产生一个使用局部计算和可塑性学习精确生成模型的神经网络。MCPC 的神经动力学在存在感官输入的情况下推断潜在状态的后验分布，并可以在没有感官输入的情况下生成可能的输入。此外，MCPC 还捕捉了感知任务期间神经活动变化的实验观察结果。通过结合预测编码和神经采样，MCPC 可以解释之前由这些单独框架解释的两组神经数据。
应用的概率和统计课程
在课程站点中查看所应用的概率和统计大厅！在这个在线社区中，您可以提出问题并探索想法。您可以与您的同事联系。当您使用此网站时，您会意识到其他学习者可能会有与您相同的问题。你们都可以一起学习！
加利福尼亚渡槽沉降计划的概率沉降预测模型
Jeffrey Unruh .............................................................................................. LCI Consultant Gabriel Toro ................................................................................................ LCI Consultant William Swanson ................................................................................. Stantec Consultant
具有扩散概率模型的生成空气动力学设计
对空气动力学设计的几何形状的优化通常依赖大量昂贵的模拟来评估并迭代地改善几何形状。可以通过提供具有接近所需要求的起始几何形状来减少模拟的数量，通常在提升和阻力，空气动力学矩和表面积方面。我们表明，生成模型有可能通过在大量模拟数据集上概括几何形状来提供这种开始的几何形状。，我们利用了在Xfoil模拟上训练的扩散概率模型，以合成以给定的空气动力学特征和约束条件来调节的二维机翼几何形状。用Bernstein多项式将机翼参数化，以确保生成的设计的平滑度。我们表明，这些模型能够为相同的需求和约束生成各种候选设计，从而有效地探索了设计空间，以提供优化过程的多个起点。但是，候选设计的质量取决于数据集中模拟设计的分布。重要的是，该数据集中的几何形状必须满足在扩散模型条件中未使用的其他要求和约束，以确保生成的几何形状是物理的。
最终用户编程，概率编程和生成AI
“对于大多数人来说，英语比使用符号要容易得多因此，我认为数据处理器应该能够用英语编写程序，并且计算机将它们转换为机器代码。那是Cobol的开始。”后海军上将恩典料斗
多条件的denoising扩散概率模型（...
摘要 - 医学成像应用在人体解剖学，病理学和成像领域方面高度专业。因此，用于培训医学成像中深度学习应用的注释培训数据集不仅需要高度准确，而且还需要多样化，并且足够大，以涵盖与这些规格有关的大多数合理示例。我们认为，实现此目标可以通过带有注释的合成图像的受控生成框架来促进，需要多个条件规格作为输入才能提供控制。我们采用denoising扩散概率模型（DDPM）来训练肺CT域中的大规模生成模型，并根据无分类器采样策略进行扩展，以展示一个这样的生成框架。我们表明，我们的方法可以产生带注释的肺CT图像，这些图像可以忠实地代表解剖学，令人信服地愚弄专家将其视为真实。我们的实验表明，这种性质的受控生成框架几乎可以超过几乎所有最新的图像生成模型，而在接受类似的大型医疗数据集接受培训时，在生成的医学图像中实现了解剖学一致性。