【人工智能】小孩子也能动手创建自己的AI小模型

“[学生]还可以添加代表其文化的声音、图像和背景,”Manuj说。Dhariwals还开发了一个工具,孩子们可以尝试更高级的概念,比如马尔可夫链,其中前一个变量会影响后一个变量。例如,一个孩子可以建立一个人工智能,用乐高积木随意建造房屋。孩子可以决定,如果人工智能首先使用红砖,那么接下来使用黄砖的百分比就会设置得...

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...

【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...

马尔可夫转换模型构成了参数模型的重要部分,它将状态转换动态融入各种模型,包括高斯分布(Turner等人,1989)、自回归模型(Hamilton,1989)和ARCH模型(Hamilton和Susmel,1994),以表征宏观经济变量和金融变量。这些模型的核心是利用一个未观测的有限状态马尔可夫链来控制生成观测值的分布参数。这个链通常以转移概率矩阵中...

生成模型的流形、KL的正式严格定义

一旦模型训练完成,马尔可夫链蒙特卡洛方法,例如Langevin动力学,可以用于从中进行采样,类似于能量基模型(第4.1.4节)。通过流形假设来看分数匹配。如上所述,分数匹配是在假设底层数据分布是全维度的情况下推导出来的。虽然分数匹配已经扩展到已知流形(Mardia等人,2016年),但我们不知道有任何工作在理论上研究了与Loaiza...

从物理学角度阐述:为什么诺贝尔物理学奖颁给Hinton,没有错

1906年,俄国数学家安德烈·马尔可夫(AndreyMarkov)在研究概率论极限定理的应用范围时,提出了马尔可夫链Markovchain的概念,旨在扩展其在依赖随机变量情况下的适用性(Markov,1906)。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...

必知!5大AI生成模型

其算法原理深入浅出,将数据生成过程视为一个马尔可夫链(www.e993.com)2024年11月18日。数据从目标状态出发,每一步都逐渐向随机噪声过渡,直至达到纯粹的噪声状态。随后,通过逆向过程,数据从纯噪声逐渐恢复至目标状态。这一复杂过程通过一系列的条件概率分布得以精确描述。训练过程则分为两大阶段:...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例

实现简单的马尔可夫链:states=['A','B','C']transition_matrix={'A':{'A':0.3,'B':0.6,'C':0.1},'B':{'A':0.4,'B':0.2,'C':0.4},'C':{'A':0.1,'B':0.3,'C':0.6}}defnext_state(current):returnrandom.choices(states,weights=list(transition_matrix[current...

那数,那人——2022菲尔兹奖得主雨果·度米尼尔-柯平

在数学中,一系列具有相互之间转移概率的状态,有特定名称。我上面描述的东西在数学上被称为马尔可夫链(MarkovChain)。在一个马尔可夫链中,如上所见,转移到未来状态的概率只能依赖于当前状态。了解这一点意味着可以使用马尔可夫链已知的数学性质来分析伊辛模型,为数学家的工具箱提供更多工具。

蒲英霞 | 用地理信息系统映照真实世界

而在2023年获批的国家自然科学基金面上项目“空间动态OD面板模型优化与时空动力机制分析”的研究中,蒲英霞又围绕OD流所在网络系统的起讫点要素、周边环境和时空结构表达中的不确定性,通过凸组合和马尔可夫链-蒙特卡罗模型综合等方法,对所有可能出现的模型以后验概率为权重进行加权平均,构建并优化空间动态OD面板模型,对OD...

机器学习框架NIS+:通过最大化有效信息识别“因果涌现” | NSR

同时,这些动力学可能具备不同的因果效应强度,这一强度可以用定量指标:有效信息(EI)来刻画。如果宏观的EI大于微观的EI,则我们可以判定该系统发生了因果涌现。下图左展示了因果涌现的概念框架,右展示了在一个马尔可夫链上发生因果涌现的例子。因果涌现理论示意图...