Публикации по теме 'markov-chains'


Модель переходного распределения смеси
Введение в модели MTDg и пакет Python для их обучения Цель статьи - обрисовать концепцию модели обобщенного распределения переходов смеси (MTDg) и познакомить с разработанным мной mtd-learn пакетом Python. Вы можете найти более подробное введение в модели здесь (оно не полностью представлено в этом посте, потому что Medium не поддерживает математическую нотацию), а репозиторий пакетов - здесь . Обобщенная модель переходного распределения смеси Модель обобщенного переходного..
Алгоритм Витерби для прогнозирования с помощью HMM - Часть 3 серии HMM
Как получить наилучшую скрытую цепочку состояний из всех возможных способов? Отказ от ответственности: это то, что я узнал о HMM за последние несколько дней и написал в потоке, который, на мой взгляд, легче понять, и это определенно не систематический способ, который может предложить вам учебник. Учебники всегда являются нашими друзьями, они дают полный и структурированный способ обучения, а материалы представлены без потери общности, но я надеюсь, что моя статья может помочь вам..
Предложения цепи Маркова: автобиография
Компьютер Дэвида Контекст Достаточно знать, что это позволяет использовать несколько пиков в одной секции клюва. Обращение с компонентом смеси общего процесса Дирихле происходит значительно быстрее, чем при использовании этих компонентов. Любой, кто заметил, неизбежно, хотя были какие-то, но известные мне ГА. Мой разум, да ладно, должно быть, у меня вообще не было никакой лошади, использующей существ . Мой новый подход расширяет выборку Гиббса для многих методов. Различные типы..
Snoop Kovv   - песни Snoop Dogg, написанные скрытой марковской моделью.
«Ролл косяки больше птиц» — Snoop Dogg или Kovv или оба Марковские модели великолепны. Мы используем их в обучении с подкреплением, распознавании речи, моделировании случайных блужданий, распознавании жестов и множестве других приложений, важных для бесчисленных отраслей. Тем не менее, их наиболее важное (и, к сожалению, наименее известное) использование — это написание песен Snoop Dogg. Сегодня исправлю это упущение. Почему мы не можем использовать для этого что-то вроде LSTM?..
Предсказание слов с помощью цепей Маркова в Python
Предсказание слов с помощью цепей Маркова в Python Все мы видели предсказатель слов на наших мобильных клавиатурах и нажатие на следующее предсказание, пока это не создаст нелепую историю. Но как они работают и как мы сами создаем их с помощью Python и Numpy. Как работают цепи Маркова? Цепи Маркова пытаются предсказать следующее состояние на основе текущего состояния, не оглядываясь на предыдущие состояния. Это означает, что, когда вашим последним действием было поедание..
Конечный автомат цепи Маркова
Цель здесь — быстро собрать генератор на основе цепей Маркова для географии. Я буду использовать конечный автомат, изображенный выше. Во-первых, обратите внимание, что у каждого географического объекта (штата) есть три стрелки выхода с соответствующим десятичным знаком. В сумме они составляют 1, потому что представляют собой процентную вероятность входа в следующее состояние. Океан имеет 10%-й шанс стать Пляжем, который имеет 0%-й шанс стать Утёсом (здесь не ждите географического..
Поиск причин: Марковский процесс принятия решений
Это был 1978 год. Математик, посвятивший годы изучению Марковского процесса принятия решений (MDP), посетил Рональда Ховарда и поинтересовался его областью применения. Рональд был профессором Стэнфорда, написавшим учебник по MDP в 1960-х годах. Рональд ответил, что знает очень мало практических применений MDP и нашел только одно в своей карьере, которое он считает успешным. Математик расстроился. Затем они обсудили проблему больших требований к данным, налагаемых MDP. Это был 1978 год,..