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  决策理论、强化学习和大脑

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  涌现于自由能原理的自正交化吸引子神经网络

  2026-10-05 08:33
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  脑网络因果推断的图神经网络框架

  2026-10-04 08:32
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  图模型大脑：信念传播与主动推理

  2026-10-03 08:33
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  物理AI智能体的主动推理

  2026-10-02 08:32
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  自由能原理：一个统一的大脑理论？

  2026-10-01 08:31
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  自由能、价值与吸引子 Free Energy, Value, and Attractors

  2026-09-30 08:31
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  从条件作用到类别学习：一种自适应网络模型

  2026-09-29 12:16
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  最大似然强化学习

  2026-09-29 08:32
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  神经元电学建立在mur burn-热力学原理上比较、有证据的解释和预测

  2026-09-28 17:07
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  图神经网络做物理感知的流匹配，搞定复杂流体动力学

  2026-09-28 09:03
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  图变换规则的自动推断 Automated Inference of Graph Transformation Rules

  2026-09-27 17:32
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  随机电导模型在最小矩条件下的淬火泛函中心极限定理

  2026-09-26 11:16
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  贝叶斯因子成组序贯设计

  2026-09-25 08:30
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  贝叶斯因子 Bayes Factors

  2026-09-24 10:49
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  贝叶斯因子假设检验在元分析中的应用：实用优势与方法学考量

  2026-09-24 08:31
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  随机贝叶斯因子：为何、何时以及如何

  2026-09-23 12:26
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  监督机器学习导论

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  机器学习实用入门 第2部分：无监督学习

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  机器学习与深度学习

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• 机器学习导论

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• 聚类分析：健康研究者的传统与新方法概览

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• 聚类算法综合综述

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• 掌握基于像素的无监督强化学习基准

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• 无监督机器学习算法：综述

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• 面向聚类的可解释AI：以数据为中心的综述

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• 稳健贝叶斯聚类

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• 理解机器学习：从理论到算法

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• 贝叶斯因子模型教程Tutorial for Bayesian Factor Models

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• 多维分类分布的树嵌入贝叶斯因子模型

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• 贝叶斯多组函数因子模型与参数扩展累积收缩先验

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• 贝叶斯动态聚类因子模型

  2026-09-16 10:47

• 贝叶斯聚类因子模型

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• 高阶马尔可夫毯发现通过对忠实性假设的k阶放宽

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• 使用马尔可夫毯进行因果结构学习

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• 面向最优特征选择的推测性马尔可夫毯发现

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• 大规模因果结构学习的分布式方法

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• 弱扩散先验仍可实现强逆问题性能

  2026-09-10 21:11

• 准贝叶斯顺序反卷积

  2026-09-10 08:33

• 通过潜在贝叶斯惊奇的好奇心驱动的探索

  2026-09-09 08:54

• 用经验贝叶斯方法重看点估计——从二项分布（Beta先验）到泊松分布的拓展

  2026-09-08 15:22

• Sharp regret–Hellinger bounds for Gaussian empirical Bayes viapolynomial approximation

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• 相关高斯序列模型的经验贝叶斯方法

  2026-09-07 16:54

• 随机变量和的拟贝叶斯经验贝叶斯估计

  2026-09-06 15:55

• 混合模型中序贯学习过程的拟贝叶斯性质

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• 通用先验：通过贝叶斯推断与预训练求解经验贝叶斯

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• 层层皆机器，处处皆认知：生物学机器隐喻新解

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• 面向真实世界智能体的具身基础模型

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• 加权网络的贝叶斯动态潜在空间模型

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