深度强化学习模型的训练通常需要很高的计算成本,因此对深度强化学习模型进行稀疏化处理具有加快训练速度和拓展模型部署的巨大潜力。然而现有的生成小型模型的方法主要基于知识蒸馏,即通过迭代训练稠密网络,训练过程仍需要大量的计算资源。另外,由于强化学习自举训练的复杂性,训练过程中全程进行稀疏训练在深度强化学习领域尚未得到充分的研究。
\[H\left|\psi(t)\right>=E\left|\psi(t)\right> \]
分子动力学模拟在新材料和医药行业有非常重要的应用,这得益于分子动力学模拟本身的直观表述,用宏观的牛顿力学,结合部分微观的量子力学效应,就能够得到很好的符合统计力学推断的结果。可以说,分子动力学模拟从理论上跨越了物理化学生物等多个学科,而从实践上又包含了计算机科学、人工智能的大量辅助和优化,综合性非常强。越是综合性强的研究方向,就越有必要梳理清楚其主干脉络和工作流程。
Differential Evolution(DE)是由Storn等人于1995年提出的,和其它演化算法一样,DE是一种模拟生物进化的随机模型,通过反复迭代,使得那些适应环境的个体被保存了下来。但相比于进化算法,DE保留了基于种群的全局搜索策略,采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略,降低了遗传操作的复杂性。同时,DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况,以调整其搜索策略,具有较强的全局收敛能力和鲁棒性,且不需要借助问题的特征信息,适于求解一些利用常规的数学规划方法所无法求解的复杂环境中的优化问题。
作者 Kenneth O. Stanley & Jeff Clune 夏乙 编译自 Uber Engineering Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在深度学习领域,目前训练有很多层
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息,包括连续型预测(数值预测,范围估计)与离散型预测(事件预测)等,具有非常高的商业价值。
选自Uber 作者:Kenneth O. Stanley、Jeff Clune 机器之心编译 参与:陈韵竹、刘晓坤 在深度学习领域,对于具有上百万个连接的多层深度神经网络(DNN),现在往往通过随机梯
这篇笔记主要介绍下最近的一篇硅光器件进展,韩国一课题组基于adiabatic型定向耦合器,实现了超低损耗0.06dB和超高光学带宽100nm的3dB分束器,相关文章发表于Applied Sciences, 文章标题为"Low-Loss and Broadband Silicon Photonic 3-dB Power Splitter with Enhanced Coupling of Shallow- Etched Rib Waveguides"。
1 . 概念描述 ( Concept Description ) : 主要进行 表征 与 判断 操作 , 概括 , 总结 , 对比 数据的特征 ;
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中,你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后,你将学到: 关于差分运算,包括延迟差分的配置和差分序列。 如何开发手动实现的
来源:专知本文约7000字,建议阅读14分钟人大最新关于图数据隐私攻击与防御技术综述论文。 摘要 如今,图数据已经被广泛地应用于现实生活与科学研究当中,有巨大的使用和研究价值. 但与此同时,针对图数据的收集与发布中也存在巨大的隐私风险。如何在保护图隐私的同时,发布与收集可用图数据,是目前个人、企业、政府等面临的重大挑战. 本文首先从隐私信息所包含的内容、不同的隐私泄露场景,以及敌手模型三个方 面深入地剖析了图数据在使用中存在的隐私风险,然后重点从攻击和防御两个角度展开介绍. 针对攻击而言,本文分析了当前可
作者:Sirui Xie、Hehui Zheng、Chunxiao Liu、Liang Lin
设某苗圃对一花木种子制定了5种不同的处理方法,每种方法处理了6粒种子进行育苗试验。一年后观察苗高获得资料如下表。已知除处理方法不同外,其他育苗条件相同且苗高的分布近似于正态、等方差,试以95%的可靠性判断种子的处理方法对苗木生长是否有显著影响。
Python中的集合专门用于存储信息,存储的元素无序且不能重复,它用一对花括号{}定义,数据之间用逗号隔开。
在2021年中国人工智能大会(CCAI 2021)上,焦李成院士做了主题为《类脑感知与认知的挑战与思考?》的学术报告。
对原序列做1阶12步差分,希望提取原序列的趋势效应和季节效应,差分后的时序图如下所示:
时序图显示,该序列既包含长期趋势又包含以年为周期的季节效应 差分平稳化 对原序列做1阶差分消去趋势,再做4步差分消去季节效应的影响,差分后序列时的时序图:
我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大,导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此,预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用。
根据频率,时间序列可以是每年(例如:年度预算),每季度(例如:支出),每周(例如:销售数量),每天(例如天气),每小时(例如:股票价格),分钟(例如:来电提示中的呼入电话),甚至是几秒钟(例如:网络流量)。
一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析是一种常用的数据分析方法,其目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用及显著影响因素的最佳水平等。
方差分析(Analysis of variance, ANOVA) :——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时,对因变量的影响是否是显著
方差分析是一种常用的对数据进行分析的方法,用于两个及两个以上样本均数和方差差别的显著性检验。本文介绍单因素方差分析和双因素方差分析。 方差分析存在三个假设: 1、各样本总体服从正态分布。 2、各样本总体方差一样。 3、各样本总体相互独立。
使用ARIMA模型,您可以使用序列过去的值预测时间序列(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
今天的算法是插值,细分是牛顿插值。关于插值可能大家听到最多的就是图像插值,比如100元的摄像头有4K的分辨率???其实这里就是使用的插值算法,通过已经有的数据再生成一些,相当于提升了数据的量。如果我们想放大图像,我们需要使用过采样算法来扩展矩阵。
1.异常值和缺失值的处理 这绝对是数据分析时让所有人都头疼的问题。异常和缺失值会破坏数据的分布,并且干扰分析的结果,怎么处理它们是一门大学问,而我根本还没入门。 (1)异常值 3 ways to remove outliers from your data https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/03/16/outlier_detection/ 提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法,作者认为移动中位数的方法最好,代码
在网络空间这个战场中敌暗我明的条件下,大规模、多维度的数据采集在赋能安全防御能力的同时,也给安全运营团队带来了前所未有的挑战。安全运营人员每天面对海量的告警信息,这需要根据个人经验及专业知识对告警进行分析、关联、然后再溯源到攻击者。针对当前安全运营存在的问题,迫切需要一种方法从多个维度对攻击者进行画像,并评估攻击者的威胁评估推荐给安全运营人员高危攻击者进行人工研判。属性图建模是一种有效的建模方法,可以多属性、结构和时序等不同维度对攻击者进行建模。
我们在方差分析里面有讲过,方差分析有一个很重要的前提就是叫方差齐性。这一篇来讲讲如何来检验方差齐性。
在现有的基础上,燃气火焰的检测主要是基于火焰颜色特征,由于燃气火焰不同于普通火焰,其中蓝色分量较多,一般的检测方法准确度不够,故采取其他方法来检测火焰,下面主要介绍4个步骤的思路和主要的python代码。
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
预测一个家庭未来三个月的用电量,估计特定时期道路上的交通流量,预测一只股票在纽约证券交易所交易的价格……这些问题都有什么共同点?
选自Hackernoon 作者:Rakshith Vasudev 机器之心编译 参与:蒋思源 本文为初学者简要介绍了 NumPy 库的使用与规则,通过该科学计算库,我们能构建更加高效的数值计算方法。此外,因为机器学习存在着大量的矩阵运算,所以 NumPy 允许我们在 Python 上实现高效的模型。 NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中
SVM 支持向量机 原理就不赘述了,相关文章可以看这里 支持向量机(SVM)用于上证指数的预测 支持向量机(SVM)入门详解(续)与python实现 支持向量机SVM入门详解:那些你需要消化的知识 SVM是一种十分优秀的分类算法,使用SVM也能给股票进行一定程度上的预测。 核心 因为是分类算法,因此不像ARIMA一样预测的是时序。分类就要有东西可分,因此将当日涨记为1,跌记为0,作为分类的依据。使用历史数据作为训练数据。 处理数据: 股票历史数据来源于yahoo_finance api,获取其中Op
我们正在应对一场空前规模的流行病。全世界的研究人员都在疯狂地试图开发一种疫苗或COVID-19的治疗方法,而医生们正试图阻止这种流行病席卷整个世界。
1、序列的均值(mean)不应该是时间的函数(意思是不应该随时间变化),而应该是一个常数。下面的左图满足这个条件,而右图的均值受时间的变化影响。
在纳米比亚的 PyCon 会议上,我发表了一篇名为 《使用 Python 解决“升级版的剪刀石头布”》(Rock, Paper, Scissors, Lizard, Spock with Python )的文章。在这篇文章中,介绍到用Nashpy 来计算两个玩家的平衡是很简单的事情,但是其中只是涉及了一点点演化稳定性的内容。 在这篇博文中,我将阐述一下如何在 Python + Numpy 环境下,使用大概 40 行代码来建立一个简单的演化过程模型。
Matt MacGillivray 拍摄,保留部分权利 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后,您将学会: 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
---- 本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例 常见问题? ---- 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了,销售额,顾客数,访问量,股价,油价,GDP,气温。。。 随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化,则此过程是非平稳的;相反,如果随机过程的特征不随时间而变化,就称此过程是平稳的。 下图所示,左边非稳定,右边
本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例 常见问题? ---- 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时
一次指数平滑法Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 14 11:57:34 2017 @author: DaiPuWei """ """ 时间序列一次指数平移法,以电器销售额的预测为例 """ import pandas as pd import math def Index_Translation(data,alpha): """ 一次指数平移法函数 data是样本数
从以上资料可以看出,24个患者与健康人的血磷值各不相同,如果用离均差平方和(SS)描述其围绕总均值的变异情况,则总变异有以下两个来源:
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。 它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。 在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途,主要包括数学和统计上的建模方法,关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充,以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好,需要用数据来验证,还有求解方法也不唯一,比如指派问题,你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型VAR的研究报告,包括一些图形和统计输出。
文章目录 一、传感器1 二、答题步骤 1.差分曼切斯特编码 总结 一、传感器1 题目链接:https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?type=misc&nu
时间序列分析是一种重要的数据分析方法,用于处理随时间变化的数据。在Python数据分析中,有许多强大的工具和技术可用于进行时间序列分析。本文将详细介绍Python数据分析中时间序列分析的高级技术点,包括时间序列预处理、模型建立、预测和评估等。
如果有人问我,系统的学习农业数据分析,我推荐R语言,因为有很多免费的农业相关类的包,比如agricolae,agridat,lme4,sommer等等,SPSS还是算了吧,它做方差分析不能分析裂区试验,没有混线性模型,更不能分析育种值和配合力。
算法比较简单(就是low),基本思想就是遍历当前可操作的俄罗斯方块和下一个可操作的俄罗斯方块(根据不同的策略,即选择不同的位置和旋转角度)下落到底部后组成的所有可能的未来场景,从这些未来场景中选择一个最优的,其对应的当前可操作的俄罗斯方块的行动策略即为当前解,具体的代码实现如下:
作者 | 叶鑫 来源 | Datawhale AI作为时下计算机算法的超级巨星,在例如CV、NLP、语音、机器人等诸多领域都有广泛的应用。而在游戏领域,AI的应用往往被认为只是把游戏角色拟人化,算法的第一印象也通常是强化学习。但实际当中,AI在游戏中的应用却不止于此。本文就来介绍一下游戏领域的AI应用与算法。 首先摆在我们面前的是,为什么要研究游戏AI呢? 游戏可以看做现实问题的折射,研究它可以为解决现实问题提供有价值的样本;同时,游戏的算法永远不会被单单的几种算法所束缚,多种形式的AI方法可以分别或结合在
使用神经网络解决时间序列预测问题的好处是网络可以在获得新数据时对权重进行更新。 在本教程中,你将学习如何使用新数据更新长短期记忆(LTCM)递归神经网络。 在学完本教程后,你将懂得: 如何用新数据更
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