科学家揭示多时间量子过程中马尔可夫与非马尔可夫相关性的关系

在这个过程中,动力学被精确地描述为过程张量,而相关性则通过它们对应的Choi态中子系统之间的互信息来量化。首先,研究人员证明了对于给定过程每一步的马尔可夫性程度,可以得出一组非马尔可夫性的上界。这一发现立即揭示了任何过程的非马尔可夫性的非平凡最大值,并不与其马尔可夫性直接相关。最后,研究人员确定非马尔可夫...

清华大学与密西根大学合作提出基于密集强化学习的自动驾驶汽车...

面对上述挑战,研究提出了密集强化学习方法(DenseDeepReinforcementLearning,D2RL),通过识别和删除非安全关键状态、连接安全关键状态,并在编辑后的马尔科夫过程中训练神经网络,解决了上述“稀疏度灾难”(图1)。利用密集强化学习方法训练交通环境中背景车辆使其学习何时执行何种对抗性策略,可以构建一个智能测试环境,减少所...

中国科大首次利用演化的特征谱观测非马尔可夫性

开放量子系统不可避免地与环境相互作用,一般情况下系统的信息会不断地流入环境,这就是马尔科夫过程。然而有些情况下,比如环境比较小时,系统流入环境的信息可以部分甚至全部地回流到系统中,这就是非马尔科夫过程。探测演化过程的非马尔科夫性是近十年来开放量子系统的研究焦点。早在2011年,李传锋研究组即率先开展了非马...

人机协同中的贝叶斯和马尔可夫

人机协同中的马尔可夫链是指在人与机器之间协同工作过程中,可能涉及到的状态转移概率模型。马尔可夫链是一种数学模型,描述了在给定当前状态下,未来状态的概率分布只依赖于当前状态,而与过去状态无关的随机过程。在人机协同工作中,马尔可夫链可以用于描述人和机器在不同状态之间的转移概率,从而帮助理解二者之间的协同行...

通用可解释世界模型|广义|动力学|贝叶斯|稀疏性|马尔可夫|神经...

马尔可夫过程是离散状态随机过程中相当普遍的一类[27]。所有离散状态的马尔可夫过程都具有由线性代数给出的简单转移动力学。当这些转移也依赖于动作时,我们得到马尔可夫决策过程[28]。当状态是部分可观察的,且观察仅依赖于当前潜在状态时,我们得到部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)。我们可以向这些POMDPs中添加辅助潜在状...

全球第一个聊天机器人是怎样诞生的?

所以,统计概率的方法被引进了这个领域,1948年,香农把离散马尔可夫过程的概率模型应用于描述语言,之后,他又把热力学中“熵”的概念应用于语言处理的概率算法中(www.e993.com)2024年11月25日。两种不同方法的存在,使得自然语言处理的研究一度分为了两大阵营:一个是基于规则方法的符号派(symbolic),另一个是采用概率方法的随机派(stochastic)。两种...

从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

数据生成过程是一个未知的(因果)贝叶斯网络η,具有未知的潜在变量和因果关系。这是根本性的原因:贝叶斯网络是解释随机变量及其因果关系的一种自然数学形式[43]:所有数据生成过程都可以表示为贝叶斯网络(或更一般地,概率图形模型),当它们被这样表示时,其因果机制就变得清晰了。

今天是数学世界日:以黎曼的神文致敬

1、生命过程发展到越高级和越完善,就越许可其载体对外部动因(Bewegungsursach)的防护,而这种外部动因力图改变各部分的相对位置。2、我们所知道的作为思维手段的物理过程(物质交换)有a)通过液态的流体对弹性的吸收;b)内渗(Endosmose);c)化学结合的化合和分解;...

从物理学角度阐述:为什么诺贝尔物理学奖颁给Hinton,没有错

马尔可夫意识到,许多实际问题中的随机变量并非独立,而是存在相互依赖关系。为了解决这种依赖性,他构建了一种新的随机过程模型,强调当前状态仅与前一个状态相关,而与更早的历史状态无关,这一特性被称为“无记忆性”或“马尔可夫性”(Kemeny&Snell,1976)。

一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法

汪军教授表示,可以将该推理过程定义为一个马尔可夫决策过程(MDP)。MDP能为建模推理提供一个灵活的框架。它允许模型自回归地生成迈向最终答案的顺序推理步骤,同时还通过在每个步骤采样多条路径来实现树结构以获得备选推理轨迹。通过结合顺序推理和分支推理这两种方法,该模型可以探索各种解决方案,从而创建一个多功能且全面...