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  1. 机器学习中Inference 和predict的区别是什么? - 知乎

    Inference: You want to understand how ozone levels are influenced by temperature, solar radiation, and wind. Since you assume that the residuals are normally distributed, you use a …

  2. Causal Inference 和 LLM怎么结合? - 知乎

    Causal Inference 和 LLM 的结合是一个新兴的研究领域,具有广阔的应用前景。 随着研究的深入,Causal Inference 和 LLM 将会更加紧密地结合,并为我们带来更多新的应用和突破。

  3. 如何简单易懂地理解变分推断 (variational inference)? - 知乎

    变分推断(variational inference)是一种用于近似后验分布的贝叶斯推理方法,通过优化变分下界(ELBO)来找到最优的替代概率分布。

  4. 什么是「推理」 (Reasoning)? - 知乎

    在哲学逻辑学、心理学、认知科学、(通用)人工智能等领域,如何对推理进行定义?Reasoning和Inference有…

  5. 请解释下variational inference? - 知乎

    进一步地,operator variational inference (OPVI) [19] 则重新审视了这个优化目标的设计问题,提出了一个更加general的框架,把KL纳入其中。 总的来说,相比前两类问题,这个问题的工作 …

  6. 有没有模型推理服务化框架Triton保姆级教程? - 知乎

    这里triton指的是triton inference server而不是OpenAI的triton,注意区分 本篇也算是triton系列第二篇,接下里会借着triton这个库,一起讨论下什么是推理、什么是推理引擎、推理框架、服务 …

  7. 因果推断综述解析|A Survey on Causal Inference (1) - 知乎

    学习一个新领域需要先了解它的整体框架和知识脉络,再深入研究。所以近期我们先来分享一些经典综述型论文,希望能给感兴趣的伙伴提供一些思路和借鉴。首先附上原文链接: A Survey …

  8. 小白请问什么是算法模型的real-time time?如何将其与推理时间进 …

    算法模型的实时时间(real-time time)指的是从输入数据进入模型到输出结果产生的时间。实时时间是一个关键指标,特别是在需要实时处理数据的应用场景中,例如视频流分析、交易处理等 …

  9. 统计学2020年以后的研究趋势是哪些? - 知乎

    保证不泄露的一般做法是加入noise,同时我们希望DP算法的估计值拥有相合性,同时可以得到一些inference的结果。 Fairness:这是当前大模型时代,尤其是chatgpt出来后比较火的方向。

  10. 因果推断会是下一个AI热潮吗? - 知乎

    The Causal-Neural Connection: Expressiveness, Learnability, and Inference Kevin M Xia (Columbia University) · Kai-Zhan Lee (Columbia University) · Yoshua Bengio (University of …