意识的贝叶斯理论:寻找最小统一模型的综述

根据FEP,当我们考虑任何由马尔可夫毯所界定的系统时,这种划分就会出现——即那些使系统内部状态与任何其他事物条件独立的一组状态或变量。虽然Friston认为马尔可夫毯的存在对于每一个“事物”的存在是必要的,只要它能够被区分开来[例如,在他的专著(Friston,2019)中;但参见Bruineberg等人(2020)对这一提议的批判性分析]...

马尔可夫毯、信息几何和随机热力学

这告诉我们,预计最不令人惊讶的轨迹是那些具有最低期望自由能的轨迹,这个想法已经被用来在计算神经科学中复制一系列行为(例如,在寻找最不模糊的感觉状态的场景构建中的扫视眼动[40])。将期望自由能分解为“风险”和“模糊性”为我们提供了一些直觉。假设我们有一个具有马尔可夫毯的生物,其生成模型足够复杂,可以推断...

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...

从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

离散动力学:马尔可夫过程是一类相当普遍的随机过程[98]。所有离散状态上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。当状态是部分可观察的,并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添加辅助潜在状态...

【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...

尽管在验证过程中进行了调整,但策略绩效总体上随着交易延迟的延长而下降,只是下降速度各不相同。对于标准普尔500指数而言,由于其状态的高度持续性,无论是JM(跳跃模型)还是HMM(隐马尔可夫模型),其绩效衰减都非常缓慢。在DAX和日经225指数的情况下,JM的持续性变得尤为明显;HMM策略在5天延迟下表现逊于...

扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

例如,[78]将离散化的反向过程(2)重新表述为有限视界马尔可夫决策过程(MDP)(www.e993.com)2024年11月25日。状态空间表示图像,条件得分函数被视为策略,定义了一个奖励函数来衡量图像与其期望文本提示的一致性。因此,生成与提示一致的图像相当于通过找到最优策略来优化奖励。[78]提出了一种基于策略梯度的方法来微调预训练的扩散模型。在图2中,我们...

XR交互浪潮-人机交互系统基本概念

这是人机交互系统的核心概念之一,强调设计和开发过程应该以最终用户的需求和期望为中心。用户中心设计包括用户研究、原型制作、用户测试等方法,以确保系统的界面和功能符合用户的期望,易于使用,同时提供高效的工作流程。用户中心设计(User-CenteredDesign,UCD)是一种基于用户需求和期望的系统和产品设计方法。它将用户置于...

NeurIPS 2023|DASpeech:快速高质量的语音到语音翻译

根据定义，有，以及。由于马尔可夫性质，可以按顺序从其前一步计算，具体如下：类似的，后向概率定义为根据定义，有，以及。类似于前向算法，可以按顺序从其下一步计算，具体如下：回顾公式分母是所有有效路径的概率之和，等于。分子是所有满足的路径的概率之和，等于。因此，期望结点表示的计算方式如下：动态规划...

聪明人为什么无法征服世界?

简单地说,这种过程必须具备“无记忆”的性质:下一状态的概率分布只能由当前状态决定,在时间序列中与之前的历史无关。学到这里,我突然吓了一大跳,意识到德州扑克比赛就是一个马尔可夫过程,状态就是你桌子的筹码量。比如我桌子上现在有一万个筹码,是刚刚由五千个筹码翻倍赢来的,还是两万个筹码被别人一个BadBeat...

鄂维南:从数学角度,理解机器学习的“黑魔法”,并应用于更广泛的...

一般而言,强化学习本质上就是求解马尔可夫过程的最优策略。然而,这些问题都是计算数学领域的经典问题!!毕竟,函数逼近、概率分布的逼近与采样,以及微分方程和差分方程的数值求解,都是计算数学领域极其经典的问题。那么,这些问题在机器学习的语境下,到底和在经典的计算数学里有什么区别呢?答案便是:...