通用可解释世界模型

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...

李津:C++编程通达信dll,实现HMM隐马尔可夫模型均线AHMA函数

通过C++自编的通达信dll代码HMM隐马尔可夫模型//ChanLunTdx.cpp:定义DLL应用程序的导出函数。#include"stdafx.h"//ChanLunTdx.cpp:定义DLL应用程序的导出函数。#include"stdafx.h"#include"ChanLunTdx.h"#include"..\..\TestPluginTCale\ChanLunTdx.h"#includevoidahma(intDataLen,float*...

概伦电子申请基于隐马尔科夫的模型参数自动选取方法及系统专利...

专利摘要显示,本发明公开一种基于隐马尔科夫的模型参数自动选取方法及系统,所述方法包括以下步骤:响应于可视化操作界面中用户输入的选中指令以确定所述模型中的选定区域,构建选定区域集合;构建隐含状态集合,其中所述隐含状态集合中包含所述模型具有的可调参数;获取状态转移概率矩阵、观测概率矩阵;基于所述选定区域以及获取的...

...分化特征——基于马尔科夫区制转移混频动态因子模型的识别》发表

为此,本文提出全新研究思路,构建异质性扩张与收缩的马尔科夫区制转移混频动态因子模型,通过经济扩张与经济收缩动态变换过程中,抵抗力韧性与恢复力韧性的变化甄别经济韧性。研究发现,中国经济韧性变动可分为扩张期、调整期、收缩期、恢复期4个阶段,各区域、各省份经济韧性在不同阶段的演变特征与贡献大小不尽相同;第三产业...

2024年4月自考《人力资源开发与管理》知识点:马尔科夫模型

是一种内部人力资源供给的统计预测技术方法,是预测组织在某个时段上(一般为一年)各类人员的分布状况。是一种动态的预测技术。适用范围:既可用于员工类别简单的组织,也可用于员工类别复杂的组织。学好《人力资源开发与管理》,不仅需要多背高频考点,还需要学会运用考点解决各类题型,拿到既定分值。如果你在备考过程中有...

【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(www.e993.com)2024年11月25日。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...

【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...

Bemporad等人(2018)证明,在某些假设下,跳跃模型在概率设置中嵌套了隐马尔可夫模型。随后,Nystrup等人(2020b)将跳跃模型引入金融应用,表明跳跃模型在识别准确性和状态序列持续性方面可以优于隐马尔可夫模型。Ayd??nhan等人(2024)通过将离散隐藏状态变量推广为所有状态上的概率向量,将跳跃模型扩展为连续统计跳跃模型(...

公理训练让LLM学会因果推理:6700万参数模型比肩万亿参数级GPT-4

根据可用数据种类的差异(观察数据、干预数据、反事实数据),JudeaPearl提出的「因果阶梯」定义了因果推理的可能类型。由于公理是因果性的基石,因此我们不禁会想是否可以直接使用机器学习模型来学习公理。也就是说,如果学习公理的方式不是学习通过某个数据生成流程得到的数据,而是直接学习公理的符号演示(并由此学习因果...

Nature Methods:肿瘤进化的空间图谱,CalicoST算法揭示癌症克隆的...

一个隐马尔可夫模型(HMM),用于建模相邻基因组位点之间拷贝数的相关性。一个隐马尔可夫随机场(HMRF),用于考虑相邻点之间克隆标签的相关性,假设附近点之间存在遗传相似性。5.拷贝数状态推断CalicoST识别转录区域的等位基因特异性整数拷贝数,揭示复杂事件,如拷贝中性杂合性丧失(CNLOH)和镜像亚克隆CNA,这些事件...

人机协同中的贝叶斯和马尔可夫

人机协同中事实与价值的马尔可夫链是指在人机协同工作中描述事实状态和价值取向之间转移的概率模型。这两者之间的马尔可夫链有以下异同点:不同点:不同点一:状态定义不同。事实与价值的马尔可夫链中,事实状态代表客观存在的情况、数据或事件,而价值状态则代表人类对事实的主观评价和偏好。