我们发现了个性化联想网络功能地形的规范性性别差异，包括腹侧注意、默认模式和额顶网络。此外，染色体富集分析显示，功能地形多变量模式的性别差异在空间上与x连锁基因的表达以及星形细胞和兴奋性神经元细胞类型的特征相耦合。这些结果突出了性别作为形成功能地形的生物变量的作用。
在时间序列问题上，机器学习被广泛应用于分类和预测问题。当有预测模型来预测未知变量时，在时间充当独立变量和目标因变量的情况下，时间序列预测就出现了。
背景：脑卒中后的运动结果可以通过下行皮质运动通路的结构和功能生物标志物来预测，通常分别通过磁共振成像和经颅磁刺激来测量。然而，完整的皮质运动功能的确切结构决定因素尚不清楚。识别皮质运动通路的结构和功能联系可以为脑卒中后运动损伤的机制提供有价值的见解。这项研究使用监督机器学习来分类上肢运动诱发电位状态，使用卒中早期获得的MRI测量。方法：回顾性分析脑卒中后1周内上肢中重度无力患者91例(女性49例，年龄35 ~ 97岁)的资料。使用T1和弥散加权MRI的指标训练支持向量机分类器来分类运动诱发电位状态，使用经
2022年6月20日，伊利诺伊大学芝加哥分校化学系的Huan-Xiang Zhou等人在Commun Biol发表文章，提出了旨在挖掘IDPs构象空间的生成性自动编码器。这项工作说明了人工智能在IDPs构象挖掘中的巨大潜力。
【导读】本文是深度学习专家Thalles Silva分享的一篇技术博客，主要讲解机器学习算法中的梯度下降。首先从形象的角度介绍梯度下降：梯度、偏导数等。然后，根据一个具体的例子“根据历史数据来预测当前
安妮 唐旭 编译自 KDnuggets 量子位出品 | 公众号 QbitAI 机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。在KDnuggets网站发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。
本篇文章将总结时间序列预测方法，并将所有方法分类介绍并提供相应的python代码示例，以下是本文将要介绍的方法列表：
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。 算法概览 我们先设想这样一个自动驾驶场景——汽车的信息
梯度下降无疑是大多数机器学习(ML)算法的核心和灵魂。我绝对认为你应该花时间去理解它。因为对于初学者来说，这样做能够让你更好地理解大多数机器学习算法是如何工作的。另外，想要培养对复杂项目的直觉，理解基本的概念也是十分关键的。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的性能，但是该类模型往往过于复杂。
至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一下，那里比我说得更加清楚。
人们对于神经影像的研究已不满足于对大脑局部的研究，开始探索汇集了更多分散于多个脑系统的脑活动预测模型。这里我们回顾多变量预测模型如何对定量可重复的预测结果进行优化，构建了比传统模型具有更大影像的身心交互模型并对大脑表达构筑于思维模式的方法进行了解释，尽管在实现前两个目标方面取得了越来越大的进展，但是模型仅仅开始处理后一个目标。通过明确地识别知识的缺口，研究项目可以有意地、程序化地朝着识别潜在心理状态和过程的大脑表征的目标前进。本文由美国科罗拉多大学学者发表在Neuron杂志。
这个过程实质上是将市场测试、 收集反馈和产品迭代反复进行，直到能以最小的误差实现最大的市场渗透率。此循环重复多次，并确保消费者可以在每个步骤中提供一定的反馈来影响产品的更改策略。
1）市场调研后进行产品构建 2）产品商业化并进入市场 3）评估消费者满意度和市场渗透率 4）对反馈及时回应，并更新迭代产品 5）重复上述过程
AiTechYun 编辑：xiaoshan 任何类型的机器学习（ML）问题，都有许多不同的算法可供选择。在机器学习中，有一种叫做“无免费午餐（No Free Lunch）”的定理，意思是没有任何一种ML算法对所有问题都是最适合的。不同ML算法的性能在很大程度上取决于数据的大小和结构。因此，除非我们直接通过简单的试验和错误来测试我们的算法，否则我们往往不清楚是否正确选择了算法。 但是，我们需要了解每个ML算法的优点和缺点。尽管一种算法并不总是优于另一种算法，但是我们可以通过了解每种算法的一些特征来快速选择正确
向量自回归 (VAR) 是一种用于多变量时间序列分析的统计模型，尤其是在变量具有相互影响关系的时间序列中，本视频中我们介绍了向量自回归并在R软件中进行实现（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
AI科技评论4月7日消息，OpenAI在官网公布了一项最新的研究成果，介绍了一个可以高效学习情感表征的无监督系统，目前能够预测亚马逊评论中的下一个字符。 研究人员采用了线性模型，在一个小型但是被广泛采用的数据集（Standford Sentiment Treebank）上取得了非常高的情感分析准确度：OpenAI得到的准确度为91.8%，而之前最好的是90.2%。这一表现可以匹敌之前的监督系统，而且少用了30~100倍的标记样本。 此外OpenAI表示，其模型的表征还包含了一个独立的“情感神经元（senti
日前，OpenAI在官网公布了一项新研究成果，介绍了一个可以高效学习情感表征的无监督系统，它能够预测亚马逊评论中的下一个字符。 研究人员采用了线性模型，在一个小型但是被广泛采用的数据集（Standford Sentiment Treebank）上取得了非常高的情感分析准确度：OpenAI得到的准确度为91.8%，而之前最好的是90.2%。这一表现可以匹敌之前的监督系统，而且少用了30~100倍的标记样本。 此外OpenAI表示，其模型的表征还包含了一个独立的“情感神经元（sentiment neuron）”
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！ 写作时间：2019-03-02 12:46:15
循环神经网络（RNN）很大程度上会受到短期记忆的影响，如果序列足够长，它们将很难将信息从早期时间步传递到靠后的时间步。因此，如果你试图处理一段文字来做预测，RNN 可能从一开始就遗漏掉重要的信息。
大家好，欢迎来到 LSTM 和 GRU 的图解指南。在本文中，Michael 将从 LSTM 和 GRU 的背后的原理开始，然后解释令 LSTM 和 GRU 具有优秀性能的内部机制。如果你想了解这两个网络背后发生了什么，这篇文章就是为你准备的。
胶质瘤是起源于中枢神经系统的最常见的原发性肿瘤，目前没有适用于胶质母细胞瘤 (GBM) 和低级别胶质瘤 (LGG) 的预后模型。胶质瘤是由胶质瘤干细胞 (GSC) 驱动的，这主要是导致目前针对恶性胶质瘤的治疗策略失败的原因。考虑到 GSC 的多能性，它们可以分化成多个细胞亚群，从而导致细胞分化状态的高度异质性。有研究表明，GSCs 的分化状态可能与耐药性有关。但目前细胞分化的机制仍不清楚，因此确定与星形胶质细胞有关的 GSC 中涉及的分化相关基因 (DRG) 可能有助于识别新的生物标志物。本文旨在确定分化相关基因从而预测胶质瘤患者的预后和免疫治疗反应。
为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI曾整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题（上篇），获得了小伙伴们的广泛好评，并强烈要求推出下篇的面试问题集锦。千呼万唤始出来，今日特地奉上，希望帮助各位更好的理解机器学习和深度学习的算法原理和实践应用。
随机森林的预测输出值是多课决策树的均值，如果有n个独立同分布的随机变量xi，它们的方差都为σ2，则它们的均值的方差为：
新智元编译 来源：arxiv 编辑：肖琴 【新智元导读】传统的记忆架构做关系推理时有困难，DeepMind和伦敦大学学院的这篇论文提出关系推理模块RMC，能够在序列信息中执行关系推理，在WikiT
跨性别者(TIs)表现出不同于其生理性别和心理性别的大脑结构变化。本文结合多变量和单变量的分析方法，证实TIs的大脑结构不同于男性和女性。对1753名顺性别者(CG，就是从心理上认同自己的生理性别)健康被试，基于体素的形态测量预处理后得到灰质分割结果，用于训练(N=1402)和验证(20%，N=351)可以对生理性别进行分类的支持向量机分类器。作为第二次验证，对1104名抑郁症患者进行分类。第三次验证使用与CG样本匹配的跨性别者女性(生理性别男、心理性别女，TW)样本。最后，通过控制性取向、年龄和大脑总体积的单变量分析，比较了CG男性、女性和TW跨性别激素治疗(CHT)前后的大脑体积。将生理性别分类器应用于跨性别者样本，真阳性率显著降低(TPR-男性=56.0%)。有抑郁者(TPR(真实标签正确预测)-男性=86.9%)与无抑郁者(TPR-男性=88.5%)的TPR差异无统计学意义(P>0.05)。对跨性别者样本的单变量分析表明，TW治疗前后在壳核和脑岛，CG女性和CG男性的脑结构存在差异，与全脑分析的结果一致。作者的结果支持这样的假设，即TW(跨性别者女性)的脑结构不同于其生物学性别(男性)的脑结构，也不同于他们感知的性别(女性)的脑结构。这一发现证实了TIs大脑结构发生变化，导致了与CG个体的不同。
现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。如当使用RNN模型时，用户行为的表示即最后一个单元的输出，作者认为只有这样并非十分准确。 2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。
今天给大家介绍一篇KDD 2023会议上，由IBM研究院发表的一篇多元时间序列预测工作，模型整体结构基于patch预处理+MLP，支持时序预测和时间序列表示学习两类任务，同时提出了多阶段校准的方法，在预估结构中考虑时间序列的层次关系和多变量之间的依赖关系。
今天继续接上次的MendelianRandomization包吧，示例数据就不再重复了。🧐
许多神经精神疾病（一些出现在青春期）在患病率、发病率和症状上存在性别差异。因此，探究男女发育期间大脑结构的差异，有利于探究关于这些疾病二型性背后的神经机制。利用Adolescent Brain Cognitive Development研究收集的数据，使用线性支持向量机分类器，根据结构脑成像数据的形态计量学和图像强度值来预测性别，探究青少年（9-10岁）男性和女性大脑（n=8325）的差异。分类器对86%的个体进行了正确的性别分类，其中脑岛、中央前回和中央后回以及胼胝体周围沟是最明显的特征。这些结果表明存在复杂但强有力的测量大脑性别差异的形态标志。
作为一门基础性学科，数学在数据科学和机器学习领域都发挥着不可或缺的作用。数学基础是理解各种算法的先决条件，也将帮助我们更深入透彻地了解算法的内在原理。所以，本文作者阐释了数据科学和机器学习为何离不开数学，并提供了统计学与概率论、多变量微积分、线性代数以及优化方法四个数学分支中需要熟悉的一些数学概念。
-免费加入AI技术专家社群>> 导读：谷歌大脑和Speech团队发布最新端到端自动语音识别（ASR）模型，词错率将至5.6%，相比传统的商用方法实现了16％的改进。 传统自动语音识别系统（ASR）一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用，它由声学模型（AM）、发音模型（PM）和语言模型（LM）组成，所有这些都会经过独立训练，同时通常是由手动设计的，各个组件会在不同的数据集上进行训练。AM 提取声学特征并预测一系列子字单元（subword unit），通常是语境依赖或语境独立的音素。然后，手动设计的词典（PM）将声
本文的作者是物理学家、数据科学教育者和作家 Benjamin Obi Tayo 博士，他的研究兴趣在于数据科学、机器学习、AI、Python 和 R 语言、预测分析、材料科学和生物物理学。
1、Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry：感觉-认知系统的整合与自闭症谱系障碍的严重程度之间的关系
前面我们介绍的算法都属于分类算法，分类顾名思义就是预测样本对应的应该是哪一类，比如决策树实战中预测泰坦尼克号的乘客生还还是遇难，比如knn实战中预测对应的书写数字应该属于哪一类（即哪一个数字）等等这些都属于分类算法
大型语言模型（LLMs）中的上下文学习（ICL）已经成为一种强大的新的学习范式。然而，其潜在的机制仍未被很好地了解。特别是，将其映射到“标准”机器学习框架是具有挑战性的，在该框架中，人们使用训练集S在某些假设类中找到最佳拟合函数f (x)。在这里，论文通过展示ICL学习到的函数通常有一个非常简单的结构：它们对应于transformerLLM，它的唯一输入是查询x和从训练集计算出的单个“任务向量”。因此，ICL可以看作是将S压缩为一个单个的任务向量θ(S)，然后使用这个任务向量来调制transformer以产生输出。论文通过对一系列模型和任务的全面实验来支持上述主张。
摘要：几十年来，不同脑区自发波动的功能磁共振成像（fMRI）信号与行为之间的关系一直处于探索阶段，这些信号间的相关性（即功能连接）可以在几分钟的数据中平均，为个体提供功能网络架构的稳定表征。然而，这些稳定表征和行为特征之间的联系已被证明是由解剖学上的个体差异所决定。这里，我们使用核学习方法，提出了评估和比较时变功能连接、时间平均功能连接、脑结构数据和非成像主体行为特征间关系的方法。我们将这些方法应用于Human Connectome Project（HCP）静息态功能磁共振（rsfMRI）数据中，发现在几秒钟的时间尺度上检测到的fMRI时变功能连接和一些与解剖学无关的行为特征有关。尽管时均功能连接在个体间的fMRI信号可变性中所占比例最大，但我们发现智力的某些方面只能用时变功能连接来解释。研究表明，时变fMRI功能连接与群体行为多变有着独特的关系，它可能反映了围绕稳定的神经结构波动的短暂神经元交流。
Transformer如何应用于时间序列预测一直是近期探讨的一个核心问题，这里包括多变量建模的处理方式、Transformer的结构等。在DLinear中，提出了用线性模型打败Transformer模型；在后来的PatchTST等工作中，又验证了Transformer的有效性。那么，到底如何使用Transformer进行时间序列预测效果最好呢？
Daniel Gianola1–5 and Guilherme J.M. Rosa1,2
作者 Antoine Tixier 表示整篇综述笔记也是他学习过程的一部分，所以这一文章还会在 arXiv 上继续更新。为了完成整篇文章，作者主要借鉴了各种卷积神经网络的原论文、斯坦福 CS231n 课程笔记、 Zhang 和 Wallace 关于在 NLP 中运用 CNN 的实战指南、基于 CNN 的文本分类论文等，这些构建了该综述文章卷积神经网络部分的主体内容。
重度抑郁症(Major depressive disorder, MDD) 与脑萎缩、衰老相关疾病以及死亡事件的风险增加有关。本研究在一个大型多中心国际数据集中，研究了成人MDD患者大脑的提前衰老，以及这一过程是否与临床特征相关。本研究汇集了来自全球19个样本集中T1加权MRI图像的大脑测量数据，进行了一项mega分析。通过测量来自ENIGMA MDD工作组对照组 (952名男性和1236名女性) 的7个皮质下体积、34个皮质厚度和34个表面积、侧脑室和总颅内体积，预测实际年龄 (18–75岁)，来评估健康脑龄。将学习到的模型系数应用于927名对照组男性和986名抑郁症男性、1199名对照组女性和1689名抑郁症女性，以获得独立的无偏差脑龄预测值。计算预测“脑龄”和实际年龄之间的差异，来代表预测脑龄差异 (brain-predicted age difference, brain-PAD) 。平均而言，与对照组相比，MDD患者的brain-PAD 高出+1.08岁(SE 0.22) (Cohen's d=0.14, 95%置信区间: 0.08–0.20) 。然而，这种差异似乎不是由特定的临床特征 (复发状态、缓解状态、抗抑郁药物使用、发病年龄或症状严重程度) 驱动的。这项研究显示了MDD患者中与年龄相关的大脑结构异常的微妙模式。观察到大量组内差异和组间重叠。未来，需要对MDD和躯体健康结果进行纵向研究，以进一步评估这些brain-PAD估计值的临床价值。本文发表在 Molecular Psychiatry杂志。
状态焦虑的脑活动特点是皮层下活动的高反应性以及其与皮层区域的自下而上的连接，但是状态焦虑的皮层网络依旧还不清楚。因此，本研究利用近红外技术来测量静息态脑皮层功能连接特征，并结合机器学习来预测被试的状态焦虑。结果表示，皮层静息态功能连接的一系列特征能很好地预测状态焦虑，但不是特质焦虑，特别是默认模式网络（Default model network，DMN）的脑皮层区与背侧注意网络（DAN）的连接和DMN内在的连接，且这些连接性都与状态焦虑程度成负性相关。此外，DMN脑皮层区与额顶叶网络(frontoparietal network, FRN), FRN与显著网络（sailence network, SN），FPN与DAN，DMN与SN之间的连接性与状态焦虑正相关。因此，内源性皮层组织可以对状态焦虑有一定的预测作用。该研究也为情绪状态的潜在神经机制和情绪障碍的诊断、预后和治疗提供了一定的启发。
2021年，华盛顿大学语言学家Emily M. Bender发表了一篇论文，认为大型语言模型不过是「随机鹦鹉」（stochastic parrots）而已，它们并不理解真实世界，只是统计某个词语出现的概率，然后像鹦鹉一样随机产生看起来合理的字句。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
