神经符号能量模型的数学框架、建模范式分类及学习技术套件

一些早期的EBM通过对比散度算法(Hinton,2002)绕过了分区函数,以通过从Gibbs分布的马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)采样来估计EBM的负对数似然损失的导数。后来的工作通过基于随机梯度Langevin动力学(SGLD)的采样器(Welling和Teh,2011)改进了传统的有偏MCMC采样近似方法。例如,Du和Mordatch(2019)使用SGLD...

疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防 | 科技导报

对于式(13)与式(14)真实参数θ*,可以使用{θ|Dn}以近似估计N{θ*,var(θ*)},并使用马尔可夫链蒙特卡罗(MarkovchainMonteCarloalgorithm,MCMC)方法计算该个体事件发生的条件概率分布的2.5%和97.5%百分位数。SREM中将纵向过程作为生存过程的协变量以达到联合建模的目的;而在JLCM中,个体的纵向测量不再作为...

【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...

马尔可夫转换模型构成了参数模型的重要部分,它将状态转换动态融入各种模型,包括高斯分布(Turner等人,1989)、自回归模型(Hamilton,1989)和ARCH模型(Hamilton和Susmel,1994),以表征宏观经济变量和金融变量。这些模型的核心是利用一个未观测的有限状态马尔可夫链来控制生成观测值的分布参数。这个链通常以转移概率矩阵中...

7种生成式Gen AI的主流模型

扩散模型是一种基于马尔可夫链的生成式模型，其核心思想是通过多步迭代扩散来生成数据。在扩散过程中，模型逐步生成数据的每个像素或特征，从而生成完整的样本。扩散模型的核心原理是通过马尔可夫链来模拟数据的生成过程。在每个时间步，模型会根据当前数据生成新的数据样本，并根据一定的概率分布进行更新。通过多步迭代...

抛弃编码器-解码器架构,用扩散模型做边缘检测效果更好,国防科大...

扩散模型是一类基于马尔可夫链的生成模型,通过学习去噪过程逐渐恢复目标数据样本。扩散模型在计算机视觉、自然语言处理和音频生成等领域都表现出了卓越的性能。不仅如此,通过将图像或是其他模态的输入作为额外条件时,其在感知任务中也表现出了巨大的潜力,例如图像分割[7]、目标检测[8]和姿态估计[9]等。

【数模干货】一篇文章搞定常用预测类数学模型

马尔可夫预测是一种基于马尔可夫链的预测方法(www.e993.com)2024年11月18日。而马尔可夫链是一个随机过程,具有马尔可夫性质,即未来状态的概率只取决于当前状态,与过去状态无关。马尔可夫预测利用这种性质来进行未来事件的预测,设计状态、状态概率值及最后得到的状态概率矩阵,可借助SPSS软件得到结果数据。

AI绘画的发展历史(GAN、diffusion、VAE…)

马尔可夫链在这里可以简单理解为,结果不受初始值(随机噪声)的影响,通过马尔可夫链计算函数可以预测到固定的结果,所以我们可以引入随机的噪音。我们现在熟知的stablediffusion主要就是基于diffusion生图模型。到这里DALL-E模型就基本介绍完了,接下来介绍的就是我们众所周知的Midjourney喝StableDiffusion两个图片生成AI...

看完32篇论文,你大概就知道Sora如何炼成? |【经纬低调出品】

使用maskedautoregression训练策略:传统的扩散模型训练策略会使用所有像素来预测噪声图像,这会导致模型过拟合。Maskedautoregression训练策略只使用一部分像素来预测噪声图像,因此可以提高模型的泛化能力。DiT模型的实验结果表明,Transformer架构可以有效地用于图像分类任务。与传统的U-Net架构相比,DiT模型具有更好的可扩展性...

贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究

具体而言,我们提出了一个动态多层次潜在因子模型(以下简称DM-LFM),并使用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法开发了一个估计策略。它引入了一个潜在因子项,用于校正由于处理时间和随时间变化的潜在变量之间的潜在相关性引起的偏差,这些潜在变量可以通过因子结构表示,例如不同单位之间的趋势分歧。它还允许协变量系数在单位或时...

从马尔可夫链到GPT,字节跳动AI Lab总监李航细说语言模型的前世今生

n-gram模型是一种基本模型,它假设每个位置的单词仅取决于前n-1个位置的单词。也就是说,该模型是一个n–1阶马尔可夫链。马尔可夫链模型非常简单,只涉及两个状态之间的转移概率。马尔可夫证明,如果根据转移概率在两个状态之间跳跃,则访问两个状态的频率将收敛到期望值,这是马尔可夫链的遍历定理。在接下...