« Dream Voyage Central » de voir beaucoup de gens pleurent, le petit garçon a sauté sur le pont MiG-pétale, également entré dans l'état à la fois la vie et la mort, à ses yeux, est la grande âme du monde. Si ce monde ne se souvient, le squelette disparaîtra aussi dans les âmes du monde, c'est la vue originale des gens ont tendance à faire? Maya rendent hommage au Saint Eh bien, est vraiment la porte d'entrée aux âmes de l'entrée du do monde? Maya est pas déjà arrivé sur le territoire du Vatican légendaire?

Maya suivi arriver le territoire du Vatican, est maintenant, après un groupe de 90. « Après le premier lot de 90 est devenu un moine », a déclaré les 90 bureaux ont trouvé une nouvelle direction dans la vie, Bouddha a déclaré: « Il y a aussi, ne peut le faire, ne se battent pas ne pas voler, pas pour gagner ou perdre », ce qui est vraiment le territoire du Vatican, sont deux choses que j'oubliais, pas de vie sans mort, sans vraiment aucune fausse existence quantique. Cela a été infiniment proche des yeux de l'expérience de la vie Schrödinger (la vie): « ...... « I » personne, le cas échéant, conformément aux lois de la nature qui contrôlent le« mouvement atomique », « I » est pas d'expérience définie collection d'expériences, et « dans la collection sur leur toile », si l'hypnotiseur peut shutter avec succès tous les souvenirs plus tôt, il n'y a pas de perte de l'existence personnelle - « il n'y aura jamais. » Ceci est aussi le sens du Bouddha hindou.

Statisticiens dans les yeux de Bouddha

Ces déclarations apparaissent dans Schrödinger en 1944 a publié un livre « Qu'est-ce que la vie? », Schrodinger dit, la vie est alimentée par une grande entropie négative et corrigée par la suite à l'énergie libre est la source de la vie. les yeux la vie de Schrödinger est une masse d'énergie libre vivant, mais aussi le monde de Prigogine, structures dissipatives continuer à acquérir de l'énergie libre ouverte. Il est le « Quotidien du Peuple » encourager les jeunes à faire, indomptable « se disputant le Bouddha », sont des êtres de compassion, bodhisattva miséricordieux. Les statisticiens aux yeux de Bouddha, mais il devrait être cette mystérieuse courbe en forme de cloche.

Oui, cette mystérieuse distribution gaussienne en forme de cloche est grande, elle est une figure de Bouddha, il y a toujours présent, et partout. Théorème central limite (théorème central limite) nous dit que même si vous ne pouvez pas décrire une seule occurrence d'événements aléatoires, un grand groupe de ces simples actes d'événements aléatoires, mais la distribution gaussienne. Galton a conçu un test clou plaque, vérifié efficacement cette courbe, et explique le phénomène génétique d'un point de vue statistique, la « courbe en cloche » aux États-Unis en 1994, le livre best-seller (The Bell Curve) est basée sur un grand nombre de données de test, aussi le QI le plus élevé des Asiatiques de l'Est __gVirt_NP_NNS_NNPS<__ conclusions objectives, et ainsi de suite. Peut-être que ce sont les « fleurs et le monde, à une feuille, » l'interprétation statistique.

gaussienne a une belle figure, mystère omniprésent, il y a un caractère têtu: cassé, rub pourri, est la transformée de Fourier, et encore insisté sur l'auto. Deux variables gaussiennes indépendantes X, Y et X + Y ou la différence entre X-Y, obéir à une autre distribution gaussienne:

Au contraire également mis en place en 1936, Cramer a prouvé que deux variables indépendantes X, Y et (X + Y) si la distribution gaussienne, X, Y, respectivement la distribution gaussienne.

Dans l'analyse de Fourier, on a observé que la variance, le cas échéant, la distribution gaussienne est une transformée de Fourier opérateur vecteur propre, qui est la distribution gaussienne représentant ses propres composantes de fréquence. Par exemple, l'équation suivante peut être distribution parfaitement gaussienne associée à sa transformée de Fourier. Bouddha sont réveillées propre épiphanie.

Le principe d'entropie maximale dit: une énergie interne fermée du système avec un fixe, le temps d'équilibre entropie maximale, le principe de l'énergie minimale nous dit: une entropie fixe d'un système fermé, le temps d'équilibre d'énergie minimale. Ceci est en fait deux chose différent de dire. Cela conduit à une plus merveilles de la courbe de Gauss, elle peut être donnée en vertu du principe de l'énergie, ce qui maximise l'entropie du système. Une bouteille de gaz (énergie fixe) température donnée, l'étude a montré la possibilité d'un mouvement des particules en fonction d'une vitesse de distribution gaussienne.

« L'information déployée par les différents niveaux de la variable aléatoire pour exprimer des choses, des variables aléatoires à différents niveaux contiennent des informations différentes, co-expression d'une combinaison d'informations sur l'impact de la couche variable aléatoire, et les informations d'expression externe de la variable aléatoire dépend de la la distribution conditionnelle de probabilité de variables aléatoires ". Une pluralité de variables aléatoires indépendantes sous-jacentes si à la fois la distribution gaussienne, en fonction des caractéristiques décrites ci-dessus, peut être déduit, après la formation de la couche supérieure empilées sur une variable aléatoire, encore distribution gaussienne. Et ce processus d'empilement de plusieurs variables aléatoires gaussiennes indépendantes, est un processus gaussien typique. processus gaussien est une fonction de distribution de probabilité gaussienne dans les manifestations spatiales aléatoires.

étude approfondie des causes et effets

Bodhisattvas craignent les causes, les êtres sensibles ont peur des fruits. NIPS sur 2017, larme Ali Rahimi ouvert, maintenant l'apprentissage en profondeur est pas lourd à cause du fruit lourd de l'alchimie, Yann LeCun a rétorqué: Si vous mangez un uf que le bon goût, pourquoi est-il savoir dans quel poules? ! (Mots d'origine est pas le cas, ce qui est l'auteur de la traduction merdique). Pour une étude approfondie Ali a conclu qu'il n'y a aucune base théorique pour le souci, de montrer leur côté du Bouddha: Bouddha comprend la cause et le cycle effet, les défenseurs si les contraintes de la source, qui est, du cur d'être optimiste à la lecture, les types Mo du mal en raison, LeCun et êtres nous ne savons pas la cause, si les types d'influence défavorable à l'origine, quand il est trop tard pour le châtiment.

solution scolaire bayésien semble être plus proche de la cause et l'effet, ils se sentent de l'inférence Prophète Bayes (Bayes Inference) commencer:

Où, p () est la probabilité a priori avant que nous ne voyons pas les données, un paramètre; et p (D | ) a appelé la probabilité (probabilité), qui sont les données D à une situation de distribution de probabilité . Si le raisonnement bayésien appliqué à la profondeur du réseau de neurones, les gens peuvent obtenir, compte tenu de l'ensemble de données de formation, le poids du réseau de neurones de probabilité postérieure W p la distribution (W | D):

De plus, vous pouvez également obtenir la probabilité postérieure de la sortie du réseau de neurones, les réseaux de neurones de différentes tailles, et les sorties correspondant à différents réseaux de neurones.

Si nous partons du principe que: p (w) avant la distribution est une distribution gaussienne, les données cibles après la formation suit également une distribution gaussienne peut être dérivée p | forme (w D), puis agrandissez p (w | D), trouvé fonction de perte est atténué en poids (carie poids) est réduite au minimum, ce qui est une manière commune à algorithme d'optimisation de réseau de neurones moderne du maximum de vraisemblance. Dans l'inférence bayésienne, la plus grande probabilité est de trouver un ensemble de poids w *, de sorte que la possibilité du plus grand ensemble de données D: Max (p (D | w *)). Et après avoir appris les poids w, est de continuer à voir les données de formation, nous continuons à changer les paramètres des poids lourds de la perception d'origine.

Dans la « étude déploiement de la profondeur de Schrodinger de la physique », un article, auteur de finition, maximum de vraisemblance dans « comme » et « naturel » est une sorte d'état d'énergie libre le plus bas, ou à l'extérieur pour montrer l'entropie d'information maximale État. Les couches de réseau de neurones du processus d'extraction de l'information, est l'échelle de renormalisation (échelle renormalisation): « Après une renormalisation à l'échelle raisonnable de maintenir l'énergie libre du système hamiltonien invariance ...... chaque mise à l'échelle de temps, d'énergie libre reste inchangée ...... ...... distribution de probabilité de la fonction de perte invariant du groupe de renormalisation d'énergie est donnée, qui est la différence entre les différentes couches de l'énergie libre F de la formation est de minimiser la différence. « à la fois le raisonnement bayésien et l'apprentissage en profondeur, dans lequel atteindre le même point, suivre la nature physique.

Ali voulait cause à effet, ce qui est évidemment plus que des principes physiques juste, ces conclusions d'observation humaines existantes. Je laisse la machine pour vraiment comprendre la cause et l'effet de la curiosité, il est beaucoup mieux que la machine à mouvement perpétuel de l'invention ou une théorie unifiée de la relativité et la mécanique quantique. variables aléatoires sont indépendantes et suivent une distribution gaussienne est une hypothèse forte, si p (p) n'est pas une distribution gaussienne il? Et si ces variables aléatoires ne sont pas indépendantes de celui-ci? À l'heure actuelle, le réseau de neurones ne prendra pas l'initiative de poser la question: « Et si », demandera que les humains Bouddha.

De l'alchimie à la science: l'intelligence artificielle, forte, très versé dans la nécessité de cause à effet

Sur le même forum, Turing Award winner, le père du rapport bayésienne Judea Pearl « troubles de l'apprentissage machine théorique » (empêchements théoriques à l'apprentissage de la machine), de clarifier la question, mais aussi prodiguées la machine pour les personnes âgées à comprendre la cause et l'effet idées: voir (voir) est liée (Association P (y | x)), et ne (Doing) est une intervention (intervention P (y | faire (x), z)), l'imagination (Imagining) contre faits fournis (Counterfactuals P (yx | x 'y')). Pour l'asymétrie de la causalité, la Judée proposé Enrichir le langage mathématique de la théorie des probabilités, réseau bayésien développera réseau causales, qui peut également être basé sur l'induction de l'alchimie, basée sur l'interprétation du développement dans un raisonnement de cause à effet.

En Judée résumé à la conférence: l'absence de réel modèle de données scientifiques peuvent être importantes, mais peu scientifiques, l'intelligence artificielle de niveau humain fort impossible d'apprendre de la machine modèle aveugle. En d'autres termes, vous voulez une forte intelligence artificielle, nous comprenons la cause et l'effet est pas autour du passé le seuil. Mentionner ici, tout le robot courant Bot Chat ou intelligent chat service à la clientèle, n'ont pas franchi ce seuil. Judée est un cours de ruisseau clair sur les lignes de contact, la frustration de intello. Quand la « chanson High » non « et peu »?

Un peu exagéré de dire: toutes choses dans le monde ne sont que deux états: une distribution gaussienne ou suivre la voie de la distribution gaussienne, à moins que ...... à moins d'une puissance mystérieuse, sans énergie, d'arrêter cette tendance. Cette force mystérieuse, est le soleil de la Terre, est structures dissipatives des yeux de Prigogine, est l'arbre Bodhi Bouddha autour, les gens devraient avoir une pratique. Judée après que son fils Daniel a été décapité par des terroristes, pour atténuer la haine entre les peuples à plusieurs reprises courir, elle est devenue plus tard ses années de pratique. Tout le monde est en train de faire leur propre vie, la pratique, la pratique est de processus gaussien, qui devrait être l'OMC, indifférent taoïste, bouddhiste compassion confucianisme. Être ou ne pas être? Se souvenir de moi! Très bien, Quoi qu'il en soit.

références:

• https://en.wikipedia.org/wiki/Principle_of_minimum_energy

• https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15782-f06/slides/bayesian.pdf

• https://www.zhihu.com/question/263886044/answer/274543455

A propos de l'auteur

Wang France, la Chine Eastcom CTO, les membres de l'Union Group Chief Data Officer, a travaillé Schlumberger, IBM, Microsoft, assurance Sun et d'autres bien connus département R & D d'entreprise depuis 16 ans, dans les données traditionnelles de l'entreprise, les grandes données, l'apprentissage machine, apprentissage en profondeur ainsi que cloud computing et d'autres domaines a accumulé une richesse de développement de logiciels, la conception de l'architecture, la gestion de la technologie, l'innovation produit et l'expérience d'atterrissage de trappe.

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