介绍 扩散模型近年来引起了广泛关注，尤其在自然语言处理（NLP）领域。基于通过数据传播噪声的概念，这些模型在各种NLP任务中展现出了显著的能力。在本文中，我们将深入研究扩散模型，了解它们的基本原理，并探讨实际应用、优势、计算考虑因素、扩散模型在多模态数据处理中的相关性、预训练扩散模型的可用性以及挑战。我们还将通过代码示例展示它们在实际场景中的有效性。 学习目标 理解扩散模型在随机过程中的理论基础以及噪声在数据优化中的作用。 掌握扩散模型的架构，包括扩散和生成过程，以及它们如何迭代改善数据质量。 掌握使用PyTorch等深度学习框架实现扩散模型的实际知识。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 理解扩散模型 研究人员将扩散模型根植于随机过程理论，并设计它们通过迭代优化噪声数据来捕捉潜在的数据分布。关键思想是从输入数据的噪声版本开始，并逐步改进它们，就像扩散一样，信息逐渐传播到一个VoAGI中。 该模型通过在每个步骤中引入和消除噪声，迭代地将数据转化为接近真实潜在数据分布的过程。它可以被看作是一个类似于扩散的过程，其中信息逐渐在数据中传播。 在扩散模型中，通常有两个主要过程： 扩散过程：该过程通过添加噪声对数据进行迭代优化。在每个步骤中，将噪声引入数据，使其变得更加嘈杂。然后，模型旨在逐渐减少这种噪声，以逼近真实的数据分布。 生成过程：在数据经过扩散过程后，应用生成过程。该过程根据改进后的分布生成新的数据样本，有效地产生高质量的样本。 下图突出显示了不同生成模型工作方式的差异。 不同生成模型的工作方式：https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/ 理论基础 1. 随机过程： 扩散模型建立在随机过程的基础上。随机过程是描述随机变量随时间或空间演化的数学概念。它以概率的方式模拟系统随时间的变化。在扩散模型的情况下，该过程涉及迭代优化数据。 2. 噪声： 扩散模型的核心概念是噪声。噪声指的是数据中的随机变异或不确定性。在扩散模型的上下文中，引入噪声到输入数据中，创建数据的噪声版本。 这里的噪声指的是粒子位置的随机波动。它代表了测量中的不确定性或扩散过程本身的固有随机性。噪声可以建模为从分布中采样的随机变量。在简单的扩散过程中，通常将其建模为高斯噪声。 3. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）：…
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介绍 变分自编码器（VAEs）是显式设计用于捕捉给定数据集的潜在概率分布并生成新样本的生成模型。它们采用了一个由编码器-解码器结构组成的架构。编码器将输入数据转换为潜在形式，解码器旨在基于这个潜在表示重构原始数据。VAE被编程为最小化原始数据和重构数据之间的差异，使其能够理解底层数据分布并生成符合相同分布的新样本。 VAEs的一个显著优势是它们能够生成类似于训练数据的新数据样本。由于VAE的潜在空间是连续的，解码器可以生成在训练数据点之间平滑插值的新数据点。VAEs在密度估计和文本生成等各个领域都有应用。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 变分自编码器的架构 一个VAE通常由两个主要组件组成：一个编码器连接和一个解码器连接。编码器网络将输入数据转换为低维的“秘密空间”，通常被称为“秘密代码”。 可以研究使用各种神经网络拓扑结构（如全连接或卷积神经网络）来实现编码器网络。所选择的架构基于数据的特性。编码器网络生成必要的参数，如高斯分布的均值和方差，以用于采样和生成潜在代码。 同样，研究人员可以使用各种类型的神经网络构建解码器网络，其目标是从提供的潜在代码中重构原始数据。 变分自编码器的架构示例：fen VAE包括一个编码器网络，将输入数据映射到潜在代码，并且包括一个解码器网络，通过将潜在代码转换回重构数据来进行逆操作。通过进行这个训练过程，VAE学习到了一个优化的潜在表示，捕捉了数据的基本特征，从而实现精确的重构。 关于正则化的直觉 除了架构方面，研究人员还对潜在代码应用正则化，使其成为VAE的重要元素。这种正则化通过鼓励潜在代码的平滑分布而防止过拟合，而不仅仅是简单地记住训练数据。 正则化不仅有助于生成在训练数据点之间平滑插值的新数据样本，还有助于VAE生成类似于训练数据的新数据。此外，这种正则化还防止解码器网络完美地重构输入数据，促进学习更一般的数据表示，增强VAE生成多样化数据样本的能力。 在VAE中，研究人员通过将Kullback-Leibler（KL）散度项纳入损失函数来数学表达正则化。编码器网络生成高斯分布的参数（如均值和对数方差），用于对潜在代码进行采样。VAE的损失函数包括计算学习到的潜在变量的分布与先验分布（正态分布）之间的KL散度。研究人员将KL散度项纳入损失函数中，以鼓励潜在变量具有与先验分布类似的分布。 KL散度的公式如下： KL(q(z∣x)∣∣p(z)) = E[log q(z∣x) − log p(z)] 总之，VAE中的正则化起着增强模型生成新数据样本的能力并减轻过拟合训练数据风险的关键作用。 VAE的数学细节 概率框架和假设…
Leave a Comment介绍 曼-肯德尔趋势检验，以H.A.曼和D.R.肯德尔命名，是一种非参数检验方法，用于确定趋势是否随时间显著变化。趋势可以是随时间单调增加或单调减少的。由于这是一种非参数检验方法，所以我们不必担心数据的分布。但是数据不应该具有串联相关性/自相关性（时间序列中的误差项从一个时期转移到另一个时期）。 曼-肯德尔检验旨在检测单调趋势，即随时间持续增加或减少的趋势，而不假设数据的特定分布。当处理可能不满足参数检验（如正态性）假设的数据时，它特别有用。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 样本量要求 如果你有非常小的样本，比如3或4个，那么很有可能找不到任何趋势。随着时间的推移，我们拥有的样本越多，测试统计量的可靠性就越高。尽管测试也可以针对非常小的样本进行，但建议的数据量至少为10。 测试目标 在本文中，我们研究了火车出轨事故随时间的相关情况。奥迪沙最近的火车出轨事故再次对铁路安全提出了质疑。铁路事故可以按照事故类型进行分类（例如正面碰撞、尾部碰撞、爆炸、侧面碰撞、出轨、火灾等）。随着时间的推移，铁路在技术和基础设施方面有了许多改进。尽管现代化的进展已经到位，但世界各地的火车事故仍然很常见。火车事故是全球铁路系统中发生的不幸事件。这些事故可能导致生命损失、伤害和财产损失。 在本研究中，我们将确定在印度，随着这些年所做的各种进步，我们是否能够减少火车事故（我们将研究事故类别中的出轨事故）。我们获得的有关印度出轨事故的数据是时间序列数据。我们拥有从2001年到2016年的出轨数据。数据按时间顺序排列。 我们的数据 从上表中，我们可以清楚地看到数据呈下降趋势。自2001年以来，出轨事故的数量大大减少。在2001年，我们有350起与出轨相关的事故，而在2016年减少到65起。由于数据是按顺序排列的，我们可以直接将其输入到Python环境中并进行处理。让我们在Python中绘制一个图来正确地可视化数据。 !pip install seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.subplots(figsize=(20,…
Leave a Comment可能性和概率是数据科学和商业中常用的相互关联和经常混淆的术语。两种概率都与概率相关，但在定义和用法上有所不同。本文旨在澄清可能性与概率的定义、用法和误解，以便更好地理解和应用于各自的领域。 什么是可能性？ 我们可以将可能性定义为一种定量估计或度量，指出模型或假设在观察数据中的适合程度。它也可以被解释为在特定参数集中找到期望结果或数据收集的机会。在统计推断中发挥着基础作用，可能性的最终目的是得出有关数据特征的结论。通过利用最大似然估计或MLE来找到参数估计，看到了参数估计在实现相同目的中的作用。 假设检验使用可能性比率评估零假设。类似地，可能性通过比较模型进行模型选择和检查。研究人员常常使用贝叶斯信息准则（BIC）和阿卡伊克信息准则（AIC）作为模型选择的度量。基于可能性的方法在构建置信区间以估计参数方面发挥着重要作用。 什么是概率？ 概率是指我们根据模型参数预测的特定结果发生的可能性或机会。概率测量提供了预测和理解不确定事件可能性的框架。它有助于通过比较不同结果的可能性来量化概率理论中的不确定性。在预测建模中，我们使用概率理论构建置信区间、进行概率预测和进行假设检验。 此外，随机性和随机过程取决于概率理论，因为需要分析和建模随机现象。这里使用概率进行模拟和理解复杂系统。此外，由概率提供的重要的公理、规则和定理，对不确定性和逻辑一致性的分析具有重要意义。 可能性与概率-计算 使用可能性函数计算可能性 可能性函数是一个数学表达式，用于确定数据分布。该函数表示为Likelihood（|x），其中|表示所需模型的参数，X表示观察到的数据。 让我们通过一个例子来理解这个问题。例如，您有一袋彩色弹珠。你想预测取出红色弹珠的概率。从随机抽样开始，记录颜色，然后使用上述公式计算可能性。您将计算或估计代表抽出红色弹珠的概率的参数。我们将如先前所述的可能性函数表示为，它表示给定特定值的观察数据x的概率。 假设独立且同分布的抽样，可能性函数将为： L（|x）= k（1-）（n-k），其中n是抽样次数，k是观察到的数据中的红色弹珠数。假设您按顺序抽出弹珠五次，红，红，蓝，红，蓝。 L（0.5|x）=0.53（1-0.5）（5-3） L（0.5|x）=0.530.52 L（0.5|x）=0.015625 因此，在= 0.5的情况下，观察到所述球序列的可能性为0.015625。 使用PMF或PDF计算概率 PMF计算从一组明确的有限变量中找到所需值的概率。它表示为P（X = x），其中x是随机变量的特定值。在PMF中，x的值为非负数，基于x的可能值的概率之和为1。 PDF涵盖了广泛的领域，并指示找到特定值或落在特定值范围内的概率。这里的表达式表示为f（x）。同样，概率密度函数为非负数，曲线覆盖的区域等于1。 将可能性解释为衡量数据与特定假设或模型的匹配程度的度量…
Leave a Comment介绍 在今天的世界中，企业和组织都严重依赖数据做出明智的决策。然而，分析大量数据可能是一项耗时且令人望而生畏的任务。这就是自动化发挥作用的地方。通过像Langchain和Gen AI这样的框架，您可以自动化您的数据分析，节省宝贵的时间。 在本文中，我们将深入探讨如何使用Langchain构建自己的代理程序并自动化数据分析。我们还将向您展示如何使用内置的pandas代理程序逐步创建Langchain代理程序的指南。 Langchain是什么？ Langchain是一个用于构建具有大型语言模型（如chatGPT）的应用程序的框架。它提供了一种更好的管理内存、提示和创建链（一系列操作）的方法。此外，Langchain为开发人员提供了一个创建代理程序的工具。代理程序是可以根据条件执行一系列操作的实体。 Langchain中的代理程序类型 Langchain中有两种类型的代理程序： 动作代理程序：动作代理程序决定要执行的动作并逐个执行这些动作。 计划-执行代理程序：计划和执行代理程序首先决定要执行的一系列动作，然后逐个执行这些动作。 然而，这两个类别之间没有明确的区别，因为这个概念仍在发展中。 使用Langchain进行数据分析 请安装langchain和openai库。您可以通过下载所需的库，然后将它们导入到您的项目中来完成此操作。以下是如何操作： # 安装langchain和openai库 !pip install langchain openai # 导入库 import os import pandas…
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