对此，西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑了传统强化学习与反思的关系，并提出了贝叶斯自适应的强化学习方法， 首次解释了为什么、如何、以及何时应该反思并探索新策略 。 通过对比分别使用传统强化学习和新方法训练的模型，研究人员发现： ...

贝叶斯定理描述了在已知先验概率的情况下，如何利用新证据来更新信念。贝叶斯的决策思维，正是源自这一核心理念。它是一种基于概率推理的决策方法，其核心是利用贝叶斯定理来更新概率分布，从而做出最优决策。

爱因斯坦有个著名的问题：“你所经历过的最大的挑战是什么？”埃隆·马斯克对此足足思考了 30秒，给出了一个非常精彩的回答：“确保你有一个可纠错的反馈闭环（making sure you have a corrective feedback loop）” ...

“顶级的成功不是因为他们是谁，而是因为他们以什么方式思考，以什么逻辑行动。”爱因斯坦有个著名的问题：“你所经历过的最大的挑战是什么？”埃隆·马斯克对此足足思考了30秒，给出了一个非常精彩的回答：“确保你有一个可纠错的反馈闭环（making sure ...

贝叶斯推断为不确定性条件下的推理、复杂系统建模以及基于观测数据的预测提供了严谨且功能强大的理论框架。尽管贝叶斯建模在理论上具有优雅性，但在实际应用中经常面临显著的计算挑战：后验分布通常缺乏解析解，模型验证和比较需要进行重复的推断计算，基于仿真的工作流程（如校准、参数恢复、敏感性分析）的计算复杂度极高。这些计算瓶颈长期制约着贝叶斯工作流程的实际部署，直到 BayesFlow ...

论文基本信息 这项研究由西北大学、谷歌DeepMind和谷歌团队合作完成，第一作者为西北大学的张申奥（在谷歌实习期间完成），通讯作者为西北大学的Zhaoran Wang和谷歌的Yunxuan Li。论文题为《Beyond Markovian: ...

导语：不少人都在机器学习的过程中听说过贝叶斯分类器，但它是如何与机器学习建立联系的？ 雷锋网按：不少人都在机器 ...

这篇文章是贝叶斯卷积网络八个系列中的第一篇文章。 这些博客的大致结构如下： 贝叶斯网络的应用场景 为了更好的理解贝叶斯网络所需要的背景 ...

本研究通过贝叶斯系统地理学分析350余个大豆花叶病毒(SMV)外壳蛋白(CP)基因序列，首次揭示SMV可能于16世纪起源于韩国，其 ...