用机器识别涌现发生:Neural Information Squeezer|集智百科

尽管已经存在许多跨时间和空间尺度的因果涌现的具体例子[2],但是传统方法需要预先指定粗粒化方案和微观动力学的马尔科夫转移矩阵。因此,我们仍然需要一种仅从数据中识别因果涌现的方法,同时找到最优的粗粒化策略和宏观动力学。解决这一问题的困难主要在于,需要一种方法来系统地、自动地搜索所有可能的粗粒化策略(函数...

用机器识别涌现发生:Neural Information Squeezer|集智百科集智百科

尽管已经存在许多跨时间和空间尺度的因果涌现的具体例子[2],但是传统方法需要预先指定粗粒化方案和微观动力学的马尔科夫转移矩阵。因此,我们仍然需要一种仅从数据中识别因果涌现的方法,同时找到最优的粗粒化策略和宏观动力学。解决这一问题的困难主要在于,需要一种方法来系统地、自动地搜索所有可能的粗粒化策略(函数...

Transformer、RNN和SSM的相似性探究:揭示看似不相关的LLM架构之间...

在下一节中将讨论这种矩阵类型的一个重要例子——半可分离矩阵,它与状态空间模型有着密切的联系。半可分离矩阵与状态空间模型让我们回顾一下(离散化的)状态空间模型(SSM)的定义。SSM是一类连接1维输入x_t、r维隐藏状态h_t和1维输出u_t的序列模型,其数学表达式如下:在离散形式中,SSM本质上是一个带有跳跃连...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

其中,G=0时在状态空间对应相流的图示见图7。此时对应于前面示例中未连接的网络节点。同样,原点是一个不稳定不动点,位于立方体中心。该立方体由1个不稳定不动点,8个稳定不动点,以及分隔这些点的12个鞍点组成,这些鞍点沿着定义立方体边缘的零线对齐(见图7)。随着三个节点之间的联通性逐渐形成,G值向着完全联通网...

2025年中国石油大学硕士研究生入学考试大纲(自动控制理论)已公布

(2)状态空间表达式的解及状态转移矩阵(3)线性系统的可控性与可观测性分析(4)线性定常系统的线性变换及系统的结构分解(5)线性定常系统的反馈结构及特点(6)状态反馈、状态观测器设计及分离定理(7)李雅普诺夫稳定性分析三、参考书目1.《自动控制原理》,胡寿松,科学出版社,2019.1,第七版。

2024年南京信息工程大学硕士研究生招生自动化学院考试大纲

(1)掌握栈的定义、逻辑结构、基本运算;(2)掌握顺序栈的存储结构、基本运算实现;(3)掌握链栈的存储结构、链栈基本运算的实现;(4)了解栈在表达式求值中的应用;(5)掌握队列的定义、逻辑结构、基本运算;(6)掌握顺序队列和环形队列的存储结构、基本运算实现;...

重磅 理论基础:贝叶斯力学的几何和分析,自由能的复杂系统理论 四...

我们强调定义2.1中的表达式并不是真正的热力学自由能,而是一般来说是控制理论或信息理论量[UDCF21,And21]。我们还(再次)强调,它没有正式意义,但作为整个FEP的动机很有用:与其他变分推理方法一样,(1)据说是由系统动态的最佳程度控制的。特别是,内部状态??(我们提醒自己,实际上是给定总状态的内部状态...

AlphaGo原来是这样运行的,一文详解多智能体强化学习的基础和应用

可拓展性:在大规模的多智能体系统中,就会涉及到高维度的状态空间和动作空间,对于模型表达能力和真实场景中的硬件算力有一定的要求。1.2多智能体问题的求解——多智能体强化学习算法介绍对于多智能体强化学习问题,一种直接的解决思路:将单智能体强化学习方法直接套用在多智能体系统中,即每个智能体把其他智能体都...

为什么要用深度学习?

表达式:,表示sigmoid函数。(只要是非线性即可,relu是目前的主流)说明:下图右侧中的虚线表示的既不是神经网络的链接,也不是函数中的映射,而是两个空间中,所有可能值之间的关系(relation)。学习的目的是确定这些状态的关系。比如当输入00时,模型要尝试告诉我们00到1的概率为0,00到0的概率为...

Tesla技术方案深度剖析:自动标注/感知定位/决策规划/场景重建/...

1)在BEV空间生成了统一的体素,可以预测任意一个体素的占用概率2)获取了所有相机的视频流,并且是统一的(没有lidar-camera融合的问题,信息的维度比lidar也要高)3)能够实时预测被遮挡物体的状态(Occupancy的动态描述能力是从3D向4D过渡)4)可以为每个体素生成对应的语义类别(图像的识别能力是远强于lidar)...