通用可解释世界模型

我们可以向这些POMDPs中添加辅助潜在状态(即动量、加速度等的等效物),以考虑系统中记忆的影响,从而产生半马尔可夫POMDPs。最后,我们可以将这些层次层次化地堆叠起来,以在潜在空间中表达多尺度半马尔可夫过程。总之,以这种方式扩展的层次离散POMDPs为离散状态上的代理-环境交互提供了一个非常通用的模型类。图1展示了离散...

【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...

本文的组织结构如下:第2节概述了隐马尔可夫模型在金融领域的先前研究;第3节介绍了隐马尔可夫模型和特征显著性隐马尔可夫模型;第4节描述了数据和指数构建;第5节介绍了动态分配系统、特征显著性算法及其在动态资产配置系统中的应用;第6节展示了DAA系统的回测结果以及嵌入特征选择的应用。最后,作者使用可...

李津:C++编程通达信dll,实现HMM隐马尔可夫模型均线AHMA函数

李津:C++编程通达信dll,实现HMM隐马尔可夫模型均线AHMA函数AhrensMovingAverage(AHMA)是一种由CraigAhrens发明的HMM隐马尔可夫模型移动平均线,旨在提供比传统移动平均线更平滑和更少滞后的市场趋势指标。AHMA通过结合多个指数移动平均线(EMA)来减少价格波动和滞后,从而更清晰地显示市场趋势。AHMA的计算方法如下...

...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

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...

【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...

作者考虑了来自参数和非参数的状态识别模型,其中隐马尔可夫模型(HMMs)和统计跳跃模型(JMs)分别是这两类的突出代表(www.e993.com)2024年11月25日。Bulla等人(2011)已证实,当HMMs应用于0/1策略时,能够降低风险并提高风险调整后的回报,因此它们在本研究中作为基准模型。尽管马尔可夫切换模型有着悠久的研究历史,但近期研究强调了HMMs对模型误...

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

这种公理训练方法还能泛化用于一个更困难的问题,如图5所示。即以包含统计独立性陈述的前提为基础,任务目标是根据因果关系分辨相关性。解决该任务需要多个公理的知识,包括d-separation和马尔可夫性质。该团队使用与上面一样的方法生成了合成训练数据,然后训练了一个模型,结果发现在包含3-4个变量的任务演示上训练...

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

CalicoST的核心采用生成概率模型,包括: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...

数学建模竞赛常用模型——马尔科夫预测方法详解

马尔科夫算法模型优缺点适用范围:适用于随机现象的数学模型(即在已知现情况的条件下,系统未来时刻的情况只与现在有关,而与过去的历史无直接关系)。优点:研究一个商店,在未来某一时刻的销售额,当现在时刻的累计销售额已知。缺点:不适宜用于系统中长期预测。

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)。