如何在没有类的情况下归纳地证明类型相等？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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每日论文速递 | 邱锡鹏团队新作：In-Memory Learning 智能体声明式学习

这涉及到智能体如何在稳定的环境中长期执行特定类型的任务，并在没有明确标签的情况下发展对周围环境的理解。...这些研究为理解智能体如何在没有人类直接干预的情况下自我提升提供了理论基础和实践方法。...通过这些方法，论文展示了IML框架能够使智能体在没有人类标注标签的情况下自我提升，从而在环境中更好地执行任务。 Q4: 论文做了哪些实验？...这类似于梯度下降学习中的鞍点问题。这些实验旨在全面评估IML框架在不同方面的表现，并提供对自我提升能力的深入见解。通过这些实验，论文证明了IML框架能够在没有人类标注标签的情况下使智能体自我提升。...总的来说，这篇论文为智能体如何在没有人类干预的情况下自我提升提供了一个新的视角，并展示了IML框架在这一领域的潜力。以上内容均由KimiChat生成，深入了解论文内容仍需精读论文

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NLP入门之形式语言与自动机学习(一)

例如 , 数之间的相等关系 , 具有自反性、对称性和传递性 , 小于关系和大于关系没有自反性 , 但有传递性。...今后用R+ 表示R的传递闭包,用R* 表示R的自反传递闭包。定义1.1.6 映射是关系的一个特殊类型 , 也称函数。...6:证明和证明方法形式语言和有限自动机,有很强的理论性, 许多的论断是以定理的形式给出的,而定理的正确性是需要进行证明的。形式语言和有限自动机理论中定理的证明大多使用反证法和归纳法进行。...因此,在使用数学归纳法证明某个关于非负整数n的命题P(n) 时,只需要证明(1)、(2) 两点即可。第(1)步称为归纳基础, 第(2)步称为归纳步骤。...比如说用归纳法证明下递归: 归纳法证明递归定义集合性质的步骤如下。

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NLP入门之形式语言与自动机学习(一)

例如 , 数之间的相等关系 , 具有自反性、对称性和传递性 , 小于关系和大于关系没有自反性 , 但有传递性。...今后用R+ 表示R的传递闭包,用R* 表示R的自反传递闭包。定义1.1.6 映射是关系的一个特殊类型 , 也称函数。...6:证明和证明方法形式语言和有限自动机,有很强的理论性, 许多的论断是以定理的形式给出的,而定理的正确性是需要进行证明的。形式语言和有限自动机理论中定理的证明大多使用反证法和归纳法进行。...因此,在使用数学归纳法证明某个关于非负整数n的命题P(n) 时,只需要证明(1)、(2) 两点即可。第(1)步称为归纳基础, 第(2)步称为归纳步骤。...比如说用归纳法证明下递归: 归纳法证明递归定义集合性质的步骤如下。

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机器学习的基本概念

调试：用于计算机科学问题，如调试；含重复性劳动的过程；提示出错之处。你感兴趣的领域是什么？你如何在该领域使用机器学习呢？...归纳学习并非万全之策，使用监督学习的时机十分重要。在下列四种情况下，适合用归纳学习：没有人类专家的领域。人们如果不知道问题的答案，就不能编写程序来解决问题。这些是可以真正去探索的领域。...人们能有条理地描述过程，也可以编写一个程序以达成目的，但问题的情形经常变化，成本效益很高，如股票市场。每个用户都需要自定义功能。为每个用户编写一个自定义程序，显然是不划算的。...学习是推测建立一个小而精的假设类的过程。归纳学习其实就是在推测。如果你清楚地了解一个领域的规则，就不需要归纳学习。然而，我们不知道最终的解决方案，必须不断试验和试错。但是，我们不是一无所知地推测。...参数：参数的数量和类型。另外，可以根据以下三个属性选择算法：搜索过程直接计算(Direct computation)：没有进行搜索，只计算需要的东西。

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5篇值得读的GNN论文

论文推荐｜本期为大家推荐5篇论文，论文主题涉及到当前研究最新动向，如异质图上的新基准，能够平衡不类别节点数量的最新GNN模型，GNN同MLP模型的对比，解决图表示学习关于异构性、归纳性和效率问题的方法...我们在数据集上测量了一系列简单模型和图神经网络的基准，为进一步研究提供了新视野。 ? 图1 如图1所示，边的异质性是，图的异质性是。粉色边连接的是同一类型的节点，紫色边连接的是不同类型的节点。...我们在一个人工数据集和两个真实数据集上进行的实验证明了它的效果，大大超过了所有其他基准。进行消融实验以了解GraphSMOTE在各种情况下的表现形式。...（3）从理论上和数字上证明，可以通过GNN而不是GA-MLP近似计算节点之间特定类型的属性行走的函数。...我们确定了根据需要推断MLP和GNN的条件。我们还提出了一种解释，说明了GNN如何在复杂的算法任务中很好地进行推断——即在体系结构和特征中编码适当的非线性。我们的理论在不同的训练设置下都是成立的。

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能用数学归纳法做证明题的 Wolfram|Alpha

更具体地说，对于没有什么规则或方法的数学问题，学生该如何学习和练习？当我还是一个学习离散数学的一年级学生时，我遇到了这个问题。学习的是数学归纳原理的证明，我将在后面简要介绍一下背景。...但证明题呢？我们已经确定，证明题不同于计算题。据我所知, 至今没有任何计算器或在线工具能够为证明问题提供解决方案。我清楚地记得一年级的时候, 我想检验作业题中一道证明题的解。...为了使程序能够适用于所有证明（甚至是它以前没有见过的），我首先需要归纳学生正在学习的归纳证明题型。...早期的决定是, 该程序将处理三种主要类型的证明：求和/乘积等式，如：证明 1 + 2 + 3 +\[Ellipsis] + n = n(n + 1)/2, 其中 n > 0 表达式整除性，如：证明8^...n \[Dash] 3^n能被5整除，其中 n > 0 表达式不等式，如：证明 2^n > n^3，其中 n > 9 通过使用这三种主要的证明类型，我进一步将查询类型分解为更具体的证明子集。

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笔记《Effective Java》02：对所有对象都通用的方法

如果满足下述条件中的一个，不重写equals方法就是合理的：该类的每个实例在本质上都是唯一的。对于诸如Thread这样代表活动实体而不是值的类来说，这是成立的。该类没有必要提供一个“逻辑相等”的测试。...当一个类在对象相同之外还存在逻辑相等的概念，而且其上层超类都没有重写equals方法。这通常就是值类的情况。如Integer或String。在重写equals方法时，必须遵守通用约定。...不要过度考虑各种相等关系。如File类不应该将多个指向同一个文件的符号连接视为相等。不要将equals方法声明中的Object替换为其他类型。...;6.1、小结总而言之，每当要实现一个可以合理地进行排序地值类时，都应该让这个类实现Comparable接口，这样他的实例就可以轻松地被排序、查找和用在基于比较地集合中。...在CompareTo方法地实现中，当比较字段的值时，应该避免使用运算符。相反，请使用基本类型的封装类中的静态compare方法，或使用Comparator接口中的比较器构造方法。

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java知识点归纳

java新手知识点归纳-java基础部分一. Java的运行（基础必备）这条可能出看很简单，java程序的运行谁不会呢？...path， java运行的主目录等) 儿. 数据类型这条没有什么好多说的，无非就是Java中的基本类型和对象类型的掌握。...可以再了解一些JDK如何自动转换方面的知识，包括装箱拆箱等，还要注意避免装箱之后的类型相等的判断主要知识点：基本类型： int， long， float， double， boolean ，。。。...1.对象是事物存在的实体，如，猪、狗，花早等都是对象，对象由两部分组成。面向对象编程的三大特点：继承，多态，类是封装对象的属性和行为的载体，反过来说具有相同属性和行为的一类实体被称为类。...实际上主方法就是一个主线程 4 多线程：在一个程序中运行多个任务目的是更好地使用CPU资源

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免费午餐定理（NFL）的绝妙比喻

最近ChatGPT很火，我也玩了一下，效果看起来很好，回答像模像样，很有点百科词条的味道。至于为什么是“看起来”，玩过都知道，有些内容显然是ChatGPT在一本正经地瞎说。...NFL定理的表层逻辑解释起来不复杂，需要用到机器学习中一个叫“归纳偏置”的术语。...2.里世界很多教材对NFL定理的介绍，大致可以归纳为定理证明了机器学习不能脱离具体问题、具体任务去说模型的性能好坏。...接着进入证明的关键部分。推导还是其次，这里我们最需要关注的是前面提到的总误差是怎么算出来的，只有搞清楚总误差怎么算，才能真正理解NFL定理怎样让所有算法总误差相等。...对于(1,1)类型的女孩子，也就是喜欢礼物和看电影的女孩子，ChatGPT毫无疑问就是情圣，对于(1,0)和(0,1)类型的女孩子，ChatGPT恐怕要被发好人卡，至于(0,0)类型的女孩子，那ChatGPT

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Transformer+CNN=sota！上限和下限都很高，Facebook AI一个门控就搞定

卷积架构已被证明在视觉任务方面非常成功，它能够对特征进行硬性（hard）归纳从而使样本学习变得十分高效，但代价是可能降低性能上限。...CNN已被证明在视觉任务中非常成功，它依赖于模型本身内置的两种归纳偏差: 相邻的像素是相关的(局部性) ，以及图像的不同部分不管其绝对位置(权重分担)都应该进行相同的处理。...相比之下，基于自注意的视觉模型(如Data-efficient image Transformers和Detection Transformers)具有最小的归纳偏差。...相比之下，Transformer具有最小的归纳偏差，这可以证明限制在小的数据设置(低下限) ，但这同样的灵活性使变压器在大的数据体制(高上限)中胜过 CNN。...ConViT，或者更广泛地说，施加软归纳偏差的想法，模型学会忽略是建立更灵活的人工智能系统的重要一步，这种系统可以很好地处理所提供的任何数据。

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USING INDUCTION TO DESIGN 使用归纳法设计算法【全文翻译】

归纳法在证明算法正确性上已经使用了很长时间，人们通过把对算法执行步骤的断言，证明它们在最初情况下成立和它们在特定操作步骤下保持不变结合起来，从而验证算法的正确性。...在每一步中我们找到一个没有其他元素映射到它的元素，移除它，然后继续递归执行。然而实现方法并不需要用递归。我们可以对每一个元素i使用一个计数器c[i]。初始情况下c[i]需要和映射到i的元素数目相等。...由于对于函数的唯一的要求是它必须把A映射到自身，故我们会很自然地选择一个没有其他元素映射到的元素。检查线段的包含情况【Q3】问题：输入是一条线上一系列间断线段的集合I1,I2…In。...由于存在n(n-1)/2对人，在最坏的情况下，如果问题被武断地提出，有可能需要询问n(n-1)次问题才行。我们不清楚我们能比最坏的情况做的更好。...普通的归纳法通过从一个基本情况(n=1)开始然后不断推广从而覆盖所有的自然数。假设我们想要逆推。我们假设它对n成立想要证明它对n-1也成立。我们称这种类型的证明为逆向归纳。但是，什么是最基本的情况呢？

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TU&DeepMind-AAAI2022投稿论文《关联图神经网络与结构因果模型》阐述基于GNN的因果推理

然后我们建立了一个新的基于GNN的因果推理模型类，该模型类是因果效应识别的必要和充分条件。我们对模拟和标准基准的实证说明验证了我们的理论证明。...这些特性，我们称之为归纳偏差，可以利用其他证明不可能的推论(Gondal et al. 2019)。...我们没有从因果关系的原则中获得灵感来改进机器学习(Mitrovic等人，2020年)，而是展示了GNN如何用于执行因果计算，即因果关系如何在神经模型中出现。...，利用自动编码器;(4) 在与现有工作相关的情况下，我们提供了关于这一新的模型类的可行性、表达性和可识别性的理论结果和证明。...虽然因果识别的所有已建立的结果已经证明，干预/操纵对于因果推理来说不是必要的，干预/操纵的概念仍然是因果关系的核心，正如Peter Holland和Don Rubin长期以来的座右铭“没有操纵就没有因果关系

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搞定面试算法系列 | 贪心算法与正确性归纳证明

这个贪心的人是目光短浅的，他每次总是：只做出当前看来最好的选择只看眼前的利益，而不考虑做出选择后对未来造成的影响并且他一旦做出了选择，就没有办法反悔（不可回溯），所以为了利益最大化，他需要保证绝不能做出错误的选择...贪心算法不是从整体最优的角度上考虑问题，而是只在意某种意义上的局部最优解。因此，贪心算法并不能保证在所有情况下都能获得最优解。所以在使用贪心算法时，我们需要确保自己能证明最优解的正确性。...贪心算法最难的部分不在于问题的求解，而在于正确性的证明，常用的证明方法有归纳法和交换论证法。...即：为真，且为真为真那么：为真为真为真为真举个例子如果我们要证明对于任意自然数，都满足：归纳基础找到起始点，即 n = 1 时，此时等式左侧等于 1，右侧等于：左右两侧相等，因此在...总结贪心算法不是从整体最优的角度上考虑问题，而是只考虑某种意义上的局部最优解，不可回溯，不考虑后果可以用贪心解答的题目需要满足最优子结构与贪心选择性贪心算法并不能保证在所有情况下都能获得最优解，所以在使用贪心算法时需要证明算法的正确性

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通过概率溯因和执行进行抽象时空推理

但事实证明，这种重要的能力对于当前的机器视觉系统来说尤其具有挑战性。...由于孤立的亚马逊小孩缺乏原始属性的教育，仍然可以正确地解决 RPM [ 4 , 5 ]，理想的计算对应物应该能够在没有视觉属性注释的情况下学习它。...这种弱监督的设置带来了独特的挑战：如何在仅给出真实图像的情况下共同学习这些视觉属性？感知存在不确定性，如何从中推断出隐藏的逻辑关系？对不准确的感知执行符号逻辑来得出答案怎么样？...执行过程给学习者增加了一种生成的味道，使得系统可以在没有任何视觉属性注释的情况下以综合分析的方式被训练。...使用REINFORCE，整个系统在没有属性注释的情况下进行训练以课程方式；有关 PrAE 的概述，请参见图 1。

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拜占庭将军：背后的数学证明

你可能会有疑问，我知道结论不就好了么，为什么还要去弄明白证明过程？我想告诉你的是：一来是知道证明的过程，可以帮助你更好地从本质上去更深层次理解拜占庭将军整个问题和结论。...存在类的证明相比较而言直接一些，如果我们能够找到一个解决 BGP(n, m)的策略就可以证明解法存在。...这里我们可以总结出数学归纳法的一个套路，就是想方设法在 n=k 的情况下削减掉一个将军，这样就可以复用 n=k-1 的假设，然后再削减掉一个到 n=k-2 的假设，一直递归下去到 n=1 的已知情况。...实质上，掌握了以上这两种方法，会极大提升你之后解决算法类问题的能力。话说回来，反证法只是数学证明中众多方法的一种，还有很多方法可以解决相同的问题。...而拜占庭将军问题通过比喻的方式形象的描述了分布式系统中如何在消息不可靠的场景下取得一致这个一致性领域内最为困难的一个问题，这个比喻也成为了分布式一致性理论中最著名的比喻。

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反欺诈中所用到的机器学习模型有哪些？

而单一类型的诈骗几乎是不存在的，且诈骗的手段日新月新总在变化。即使像银行还有保险公司这种常年和诈骗打交道的行业，也必须常常更新自己的检测手段，而不是把赌注压到同一个模型上。...时间序列分析(time series analysis) 时间序列分析展开说是很大的话题，从简单的观察一个时间序列是否稳定(stability)到更复杂的看多个特征如何在时间上互相作用如 vector...此处需要注意，大家熟知的K-Means为原型的聚类，如K-Modes都不大适合用于异常值检测，因为其本身很容易受到异常值和噪音的扰动。各种以K近邻(KNN)为原型的检测方法。...举例，我们可以对比异常值数据作为样本(sample)与总体(population)的各项数据的统计值(如均值方差等)，从统计学上证明它们是有显著差异的。...当我们从统计学上证明其存在显著差异后，我们就开始想要归纳潜在的欺诈原因。以某供货商的数据为例，我们发现一个产品的进货变多、退货变少，但单位收益却上升，这是有问题的。

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国防科大最新综述论文，全面阐述知识图谱推理技术进展

事实证明，知识图谱在许多人工智能应用中可以显著受益，如问答和推荐系统等。根据图的类型，现有的KGR模型大致可以分为静态模型、时序模型和多模态模型3类。...根据图谱类型(见图1)，知识图谱推理可分为静态KGR、时序KGR和多模态KGR 3类。...然而，对于更复杂但实用的任务，如归纳静态KGR、时序KGR和多模态KGR，它们的表达能力受到限制。请注意，直推式和归纳式是与静态KGR相关的两种不同的推理场景，定义见第2.2节。...数据集经验表明，没有针对KGR任务的全面数据集，特别是时间知识图谱和多模态知识图谱。为了更好地方便社区，我们全面地总结了数据集，并系统地提供了它们的统计数据。...最近的一些尝试为推理未见过的实体提供了潜在的解决方案，称为归纳推理模型，如[7]，[70]，[71]，[73]。这些模型挖掘图结构背后的逻辑规则，没有考虑实体的具体含义，取得了较好的效果。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （219）-- 算法导论16.3 1题

这可能是因为这些对象可能属于同一个集合、类、组或具有某种共同属性，使得它们的 freg 字段必须相等。...频率域上的等价关系定义为：如果两个信号的频率域表示（如傅里叶变换）在除了有限个频率点之外的所有频率点上相等，则这两个信号在时间域上是等价的。...由于没有给出具体的引理内容，我们只能假设引理16.2是关于某些特定类型对象的属性，其中".freg"是这些对象属性之一，可能表示频率或者其他的度量。...通常，这种类型的声明会在证明中起到桥梁作用，帮助从已知条件推导出所需的结论。...请注意，在没有具体的引理或公式等上下文信息的情况下，我只能提供一般性解释。如果您需要更具体的解释，请参考原始文献或教材，或向相关领域的专家咨询。 chatgpt：很抱歉，我之前的回答有误。

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PCA降维推导

1901年由Pearson第一次提出主成分分析的主要方法，直到1963年Karhunan Loeve对该问题的归纳经历了多次的修改。...通俗的理解，如果把所有的点都映射到一起，那么几乎所有的信息（如点和点之间的距离关系）都丢失了，而如果映射后方差尽可能的大，那么数据点则会分散开来，以此来保留更多的信息。...可以证明，PCA是丢失原始数据信息最少的一种线性降维方式。...在坐标系中我们设有两个相交但不相等的的向量A与向量B可以知道下面的式子向量A的模等于其坐标的平方和开根号 ? A到向量B的垂直线(投影)长度 ?...理论推导 (1)问题描述对于d维空间中的n个样本， ? ，考虑如何在低维空间中最好地代表它们。其中m是数据实例的个数， xi是数据实例i的向量表达， x拔是所有数据实例的平均向量。

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36 个JS 面试题为你助力金九银十(面试必读)

JS 中的主要有哪几类错误 JS有三类的错误: 加载时错误：加载web页面时出现的错误(如语法错误)称为加载时错误，它会动态生成错误。运行时错误：由于滥用HTML语言中的命令而导致的错误。...3.undeclared：js语法错误，没有申明直接使用，js无法找到对应的上下文。 14.列出JS基本和非基本数据类型之间的一些区别？...4.将基本数据类型与其值进行比较，这意味着如果两个值具有相同的数据类型并具有相同的值，那么它们是严格相等的。 5.非基本数据类型不与值进行比较。...例如，如果两个对象具有相同的属性和值，则它们严格不相等。 15. 如何在现有函数中添加新属性只需给现有函数赋值，就可以很容易地在现有函数中添加新属性。...1、对于string,number等基础类型，==和===有区别 1）不同类型间比较，==之比较“转化成同一类型后的值”看“值”是否相等，===如果类型不同，其结果就是不等。

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