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Probabilistic Inference by Program Transformation in Hakaru (System Description)
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新的 arXiv 论文将物理学概念与机器学习应用联系起来
一篇新发表在 arXiv 上的综述论文探讨了控制论、最优传输、概率推理、非平衡热力学与机器学习之间的深刻联系。该论文强调了这些不同领域如何围绕在各种约束条件下优化自由能类泛函这一共同主题。它旨在通过对这些概念进行导览，即使没有物理学专业知识也能理解，并展示了在强化学习、变分推理和生成模型等领域的应用。
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新框架使用吉布斯度量进行数据驱动的分层学习
研究人员开发了一种新颖的数据驱动框架，用于学习利用分层结构上的吉布斯度量的系统。这种方法将经验损失函数转化为相互作用势，定义了一个基于能量的模型，其中数据生成了平衡学习状态的分布。该框架在经验损失景观与树上的概率推理之间建立了严格的联系，具有相变现象和不同预测机制的潜力。