马尔科夫链 吸收概率方程组推导

最新推荐文章于 2025-04-09 11:57:46 发布
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博客内容提及利用全概率公式以及马尔科夫链的相关性质，在信息技术领域，这些数学工具可用于多种算法和模型的构建与分析。

这里写图片描述

  1. 利用了全概率公式
  2. 马尔科夫链的相关性质
机器学习强基计划6-1：图文详细总结马尔科夫链及其性质(附例题分析)
FRIGIDWINTER的博客
12-29 2409
马尔科夫链是理工科同学经常碰到的建模方法之一，也是机器学习的入门算法，本文图文串讲马尔科夫链及其性质，并通过例题解析加深理解
强化学习从基础到进阶-案例与实践[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代
丨汀、的博客
06-20 2070
【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现 专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：本专栏主要方便入门同学快速掌握强化学习单智能体|多智能体算法原理+项目实战。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知其然、知其所以然、知何由以知其所以然。声明：部分项目为
基于马尔科夫吸收概率的显着区域检测_MAP（Saliency Region Detection Based on Markov Absorption Probabilities）
Unique-You的博客
07-05 3861
详见卢湖川主页 在本文中，我们通过利用显着性检测与马尔科夫吸收概率之间的关系，提出一种新颖的自下而上的突出物体检测方法。 首先，我们通过把加权图上部分图像边界作为背景（仅使用左侧和顶侧作为背景），通过马尔科夫吸收概率计算初步显着图。每个元素的显著性被定义为与其最相似的几个左和右虚拟边界节点的相应吸收概率的总和。第二，通过将图像元素与从初步显着图提取的前景提示的相关性进行排序来获得更好的结果，其
强化学习Markov重要公式推导过程
qq_33909788的博客
12-03 1352
强化学习是一种机器学习方法，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。马尔科夫过程是强化学习中的核心概念之一，它描述了智能体与环境之间的交互过程。本文将介绍马尔科夫过程的基础知识，包括状态、动作、奖励和转移概率等，并详细推导马尔科夫决策过程的动力方程。
马尔可夫决策过程（MDP）公式推导及理解（DataWhale组队学习笔记）
Savarus的博客
08-22 2649
本文对《蘑菇书EasyRL》第二章马尔可夫决策过程（MDP）的公式推导进行了梳理
强化学习基本概念及公式推导
weixin_41106546的博客
04-05 2593
马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）是强化学习的重要概念。要学好强化学习，我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。前两章所说的强化学习中的环境一般就是一个马尔可夫决策过程。与多臂老虎机问题不同，马尔可夫决策过程包含状态信息以及状态之间的转移机制。如果要用强化学习去解决一个实际问题，第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程，也就是明确马尔可夫决策过程的各个组成要素。本章将从马尔可夫过程出发，一步一步地进行介绍，最后引出马尔可夫决策过程。
马尔可夫链笔记
Anne033的博客
05-01 5508
1 引言 之前学习了伯努利过程和泊松过程，它们是无记忆性，不依赖于过去的状态，今天学习了马尔可夫链，它会依赖于过去的过程，更准确的说是依赖于过去的某种状态。 2 离散时间的马尔可夫链（Markov Chain, MC） 另一种是转移概率图（transition probability graph），类似： 3 状态分类 一些状态被访问一次后，一定还会被继续访问，而对于另一些状态来说却不是这样的。我们来给我们的状态的可访问性提供一些严格的定义。 　　如果i是常返的，A(i)可以称作常返类，A(i)
NLP——9.隐式马尔科夫链
zjmy的博客
05-11 445
在初始状态确定的情况下，（1 0）状态下，马尔科夫链的结果最终会趋于稳态分布。 即最终结果会得到一个固定的稳态分布。 没有办法给出完整的判断，这个时候就需要多一条马尔科夫链。 先设置一个牛市和熊市的马尔科夫链，然后牛市对应涨跌，熊市也对应涨跌。从而得到一个双层结构的马尔科夫链。 能观测到的最外侧的涨跌（显性的状态集合），而牛市和熊市没办法直接观测得到为隐式。 通过能观测的显性求解出整个双层马尔科夫链集合，这就是隐马尔科夫链。 由于每次掷骰子的时候只能得到黑盒输出的数字（可见状态链：1,6,8...
【离线渲染】自适应光子映射（二）：自适应马尔科夫链和并行退火
旅程的博客
04-01 815
本文源自PBRT的一个课后习题 1.1概述 在只有一小部分被照亮的表面可以在渲染图像中看到的场景中，SPPM变得比较低效。这种问题对各种光子映射算法都是存在的，自适应光子映射算法则可以较好的解决这种问题。其核心思想是定义一个光子路径的visibility function并根据这个可视函数进行重要性采样。 [上图]自适应光子映射的采样空间。我们在这个随机数空间内定义了一个函数，如果......
强化学习之马尔科夫过程
数据喵的博客
07-25 5347
马尔可夫过程 马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes,MDPs）是对强化学习问题的数学描述。几乎所有的RL问题都能用MDPs来表述： 最优控制问题可以描述为连续MDPs 部分观测环境可以转化成POMDPs 赌博机问题是只有一个状态的MDPs 本文中介绍的MDPs是在全观测的环境下进行的！ 马尔科夫性 如果在t时刻的状态StStS_t满足如下等式，那么...
机器学习算法（十六）：马尔科夫链
weixin_39910711的博客
03-01 6471
https://blog.youkuaiyun.com/gzj_1101/article/details/79955340 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1601390969712055408&wfr=spider&for=pc
吸收马尔科夫链
AiTODD1的专栏
09-11 9013
一、 吸收态马尔可夫链 马尔可夫链是一种比较常用、 比较熟悉的随机过程, 它描述的是这样的情形 一个系统具有有限个状态, 系统在下一时刻的状态取决于 系统现在所处的状态 , 而与以前的状态无关 , 即系统 具有无后效性 系统由一种状态转移至 另一种 状 态的过程称为马尔可夫过程 马尔可夫 过程按照 其状态是离散的或是连续的 , 分别称为状态离散 的马尔可夫过程或状态连续的马 尔可夫
吸收马尔可夫链
蓝星潮
09-01 1万+
http://www.vartang.com/2013/02/吸收马尔可夫链/ 在马尔可夫链中，称Pij=1的状态为吸收状态。如果一个马尔可夫链中至少包含一个吸收状态，并且从每一个非吸收状态出发，都可以到达某个吸收状态，那么这个马尔可夫链称为吸收马尔可夫链（Absorbing Markov Chains）[1]。 Drunkard's Walk 在上图的醉汉游
吸收马尔科夫链图解
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EVEcho的博客
06-11 1万+
原博客 吸收马尔可夫链 在马尔可夫链中，称Pij=1的状态为吸收状态。如果一个马尔可夫链中至少包含一个吸收状态，并且从每一个非吸收状态出发，都可以到达某个吸收状态，那么这个马尔可夫链称为吸收马尔可夫链（Absorbing Markov Chains）[1]。 Drunkard's Walk 在上图的醉汉游走模型中，当醉汉处于位置1、2或者3时，他将会以等概率（1/2）向左或者向右走，他...
马尔科夫 公式推导
zzq123686的专栏
06-07 2203
滤波 给定新的证据et+1，计算Xt+1发生的概率
隐马尔科夫模型数学理论推导（HMM）
kevinoop 的博客
06-05 1795
一、隐马尔科夫模型基本概念 隐马尔可夫模型由初始状态概率向量 ππ\pi、状态转移概率矩阵 A 和观测概率矩阵 B 决定。A，B，ππ\pi 称为隐马尔可夫模型的三要素。 λ=(A,B,π)λ=(A,B,π)\lambda=(A,B,\pi) 隐马尔可夫模型作了两个基本假设： p(qt|q1,…,qt−1,y1,…,yt−1)=p(qt|qt−1)p(qt|q1,…,qt−1,y1...
隐马尔可夫模型二(公式推导)
gzj_1101的专栏
04-21 3901
概率问题 直接计算法 前向后向算法 前向算法 后向算法 一些期望 学习问题 Baum-Welch算法 Baum-Welch参数估计公式 预测算法 近似算法 维比特算法 参考文献 前面一篇介绍了隐马尔科夫模型的基本的一些概念，篇主要介绍三个问题的具体解决方法。如果对于概念不太理解的可以参考前一篇博客HMM模型基本概念，本篇博客主要介绍对于三个问题的主要推倒，内...
隐马尔科夫（HMM）的一些公式推导
wqtltm的博客
02-05 972
1.给定模型和观测值求t时刻的状态为i的概率 2.给定模型和观测值，求在t为i，t+1为j状态的概率 3.由上面的推导得出的一下推导
马尔可夫链在概率问题中的应用
最新发布
weixin_35973118的博客
04-09 511
本文通过多个实例深入解析了马尔可夫链模型在解决概率问题中的应用。从教授的驾照问题，到天气变化的预测，再到硬币抛掷和赌场游戏中的资金变化，马尔可夫链提供了一种有效的方法来分析和预测各种随机过程。通过定义合适的状态和转移概率，即使在问题表面上看似复杂的情况下，也能够使用马尔可夫链来简化问题，并计算出精确的概率分布。
全面自学隐马尔科夫模型教程
HMM由一组有限的状态构成，状态之间的转移服从一定的概率分布。状态数通常用N表示。 2. **观测（Observations）**： 观测序列是模型的输出，可以是连续的或离散的。观测的数量用T表示。 3. **状态转移概率矩阵...
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