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...

图1.密集学习方法通过删除非关键状态、连接关键状态来编辑马尔可夫过程,然后通过编辑后的马尔可夫过程训练神经网络图2.增强现实测试平台可以通过虚拟背景车辆增强现实世界,为自动驾驶汽车提供更安全、更可控、更高效的测试环境近日,相关研究成果以“基于密集强化学习的自动驾驶汽车安全性测试”(DenseReinforcementLearning...

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...

中国科大首次利用演化的特征谱观测非马尔可夫性

最近的理论研究把谱理论推广到了开放量子系统的动力学演化过程,并发现利用演化的特征谱可以方便地探测完全非马尔科夫过程:如果演化过程的特征谱乘积的导数出现大于零的值,则这个演化一定是完全非马尔可夫的。然而实验探测动力学演化的特征谱并非易事,因为这一理论是建立在几个算子之上的,而算子是无法在实验中制备的。

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...

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...

热文回顾 | 仓库自动化系统:仓储、运输和订单拣货过程的建模方法

然而,用于分析自动拣选系统的网络通常没有形成产品形式的解决方案,没有形成原因有很多,例如非指数分布的服务时间、客户堵塞或非马尔可夫路线(www.e993.com)2024年11月25日。因此,近似的算法往往被用来估计系统的性能指标。如近似均值分析(AMVA)和研究院Whitt在1983年提出的参数分解方法,都是根据排队网络的特点发展起来的解决方案。SOQN并没有产品...

【华安证券·金融工程】专题报告:基于特征显著性隐马尔可夫模型的...

特征显著性隐马尔可夫模型认为,如果一个特征的分布依赖于潜在状态,则该特征是相关的;如果其分布与状态无关,则该特征是不相关的。给定一组二元变量{z1,...,zL}来表示特征的相关性,即当第l个特征相关时,zl=1;当第l个特征不相关时,zl=0。特征显著性ρl定义为第l个特征相关的概率。假设在给...

从物理学角度阐述:为什么诺贝尔物理学奖颁给Hinton,没有错

同样,在人工神经网络中,神经元的输出和输入也依赖于相邻神经元之间的相互作用。这种平行关系使得神经网络能够模拟复杂的过程,例如模式识别和学习。霍普菲尔德网络使用能量函数来定义网络状态的稳定性,这类似于自旋玻璃模型中的能量状态。网络的稳定状态对应于最低能量配置,类似于自旋模型中的最低能量状态。通过调整连接...

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...

事实上,细节平衡是比平稳性??强有??的概率密度存在条件,并且很容??构造具有??对称转移的平稳马尔可夫过程。在物??方面,最大化约束熵并??是真正的最大化熵,而是通过消散熵从系统中提取进一步的功的可能性。这种熵的差异是通过自由能精确测??的,自由能是密度exp{-V(x)}和真实p(x)之间的差异,...

前沿进展:线性随机迭代系统的精确因果涌现理论

1.考虑如何正确计算具有离散概率空间的连续时间马尔可夫过程的因果涌现,如出生和死亡过程或排队过程。2.另一个方向是关于随机微分方程或福克-普朗克方程的因果涌现,如期权定价方程和朗之万方程,即时间与状态空间都是连续的动力系统。3.第三个方向是量化和探索EI与未知模型之间的因果关系,如时间序列模型上...