小白都能看懂的马尔可夫链详解

最新推荐文章于 2025-03-13 09:45:46 发布
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分类专栏： 一些知识
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详解马尔科夫链
大脸猫的博客
03-29 2839
引言 先不上定义，先以一个例子开头。 例子 最简单的一个例子： 已知父母具有某项特长天赋的条件下，孩子也拥有的概率，与，已知祖宗十八代和父母的信息的条件下，孩子拥有这项天赋的概率，是一样的。 若要用人生的例子来讲，已知你大学学习情况下 和已知你在幼儿园小学初中高中大学的所有学习情况下，考研能不能考上的概率是一样的。 再来个例子： 有一只青蛙呆在井底（q=1），一层一层的向上跳，到达第i层之后，他能跳上去的概率和跳不上去（直接回到底层）的概率： 也就是说，每一次这只青蛙站在比如第..
【图像去噪】论文精读：FFDNet: Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
08-13 1536
论文题目：FFDNet: Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising —— FFDNet：迈向基于 CNN 的图像去噪的快速灵活解决方案TIP 2018！DnCNN的改进算法！由于推理速度快、性能好，判别学习方法在图像去噪中得到了广泛的研究。然而，这些方法大多为每个噪声水平学习一个特定的模型，并且需要多个模型来去噪具有不同噪声水平的图像。他们还缺乏处理空间变异噪声的灵活性，限制了它们在实际去噪中的应用。
简述马尔可夫链【通俗易懂】
雕刻刀
11-24 1796
俄国数学家 Andrey Andreyevich Markov 研究并提出一个用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型，被命名为马尔科夫链（Markov Chain）。马尔科夫链为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程，该过程要求具备“无记忆性 ”，即下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关（条件独立）。这种特定类型的“无记忆性 ”称作马尔可夫性质。马尔科夫链认为过去所有的信息都被保存在了现在的状态下了。比如这样一串数列。
高阶马尔可夫链模型：从理论到Python实现
最新发布
weixin_33660045的博客
03-13 761
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：马尔可夫链是一种统计模型，用以描述系统随时间的变化，并具有无后效性。高阶马尔可夫链扩展了传统一阶模型，能够捕捉更复杂的时间序列依赖关系。本项目“makers-markov”侧重于实现高阶马尔可夫链，包含数据预处理、构建状态转移矩阵等步骤，并通过Python代码提供了一个二阶马尔可夫链的实现示例。实现过程中需要注意模型复杂性与资源消耗的...
写给小白看的马尔科夫链（Markov Chain）最佳入门教程
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许进进的博客
07-29 2万+
1 什么叫马尔科夫链？ 讲马尔可夫链不得不提到随机过程，它本身就是随机过程课本中的重要内容，犹如牛顿定律在力学中的地位。那何为随机过程呢？ 我们知道，人类认知世界是从运动开始的，从宏观的天体运动到微观的分子运动，它都是一个“东西”随世界变化的过程，牛顿的出现，很好地体系化地解释了我们所熟悉的大部分运动，并赋能人类能够对一些运动进行准确计算并预测运动。但是世界上仍存在大量的非确定因素的“运动”过程，之所以给给运动加引号是因为这是个概性描述，比如经典掷色子，每一次掷色子都视为一次事物的变化，归为“运动”，即随时
马尔可夫链
zmm0628的博客
07-24 1154
形象透彻理解马尔可夫链 让我们再次强调马尔可夫链在处理随机动力学时对问题建模的强大作用，被用于各种领域，例如排队理论，优化电信网络的性能；统计信息，众所周知的"马尔可夫链蒙特卡罗"；生物学，生物种群进化的建模；计算机科学，隐马尔可夫模型是信息论和语音识别等领域的重要工具。 从理论的角度来看，值得注意的是，对该算法的一种常见解释是依赖于马尔可夫链的简单且基本的数学概念。我们将在本文中看到马尔可夫链是用于随机建模的强大工具，它对任何数据科学家都是有用的。 　 马尔可夫链因俄国数学家Andrey Andre
Stable Diffusion扩散模型【详解】小白也能看懂！！
qq_23022733的博客
04-04 4928
2、因为每一个像素都有自己的分布，都要预测出一个均值和方差，所以网络输出的尺寸需要和图像尺寸一致，所以我们选用 Unet 网络，假设数据集中有100张图片，每张图片的shape是4x4x3，假设每张图片的每个channel的每个像素点都服从正态分布，图像加噪不是在原有图像上进行加噪的，而是通过把图片的每个像素的值转换为-1到1之间，比如像素的值是。去噪是加噪的逆过程，由时间T时刻的图像逐渐去噪到时刻为0的图像，求导，但是对于扩散的过程是不可行的，如下面的公式无法求出，因为。
Hidden Markov Model(隐马尔可夫模型)----2.参数估计
weixin_44607838的博客
06-09 1902
介绍 在之前的一篇文章中，我介绍了隐马尔可夫模型(HMM)的基本知识，在这篇文章中，我会说明一下，如何求解模型的参数。废话不多说，我们直接进入正题。 MLE? YES OR NO? 说到参数估计，第一反应就是最大似然估计（MLE)。这里我们以Y是离散随机变量作为例子，假设Y总共有M种不同的取值，分别为{1,2,3,…M},同时我们假设模型有k个不同的隐含状态。因此我们的emission matrix B的形状为k x m。则我们可以把所有需要估计的参数记做θ = (A,B,π)，其中A和π分别为隐含状态的状
【Diffusion】Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)小白入门指南
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
01-08 781
DiffusionModel的基本概念影像生成系统的应用DALL-EImagenDiffusionModel的运作原理生成图片的步骤从高斯分布中采样噪声向量使用Denoise模块逐步去噪从噪声到清晰图片的过程类比米开朗基罗的雕像创作Denoise模型的详细说明反复使用同一个Denoise模型额外输入噪声严重程度数值Denoise模型的内部结构NoisePredictor的作用预测并减去噪声NoisePredictor的训练方法人为创造训练数据。
从零开始学自然语言处理-十万字长文带你深入学习自然语言处理全流程
wenyusuran的专栏
09-12 3424
前言 内容会涉及自然语言处理的各个方面知识内容和具体操作：包括但不仅限于词法分析，句法分析，语义分析，文本聚类，文本分类，情感分析，文本摘要生成，主题模型，词嵌入，文本语义相似度，自然语言推理，机器翻译，语言模型，信息抽取，关系预测，对话，指代消解等等。 针对中文的自然语言处理，我们需要先将段落和句子切分为词语，这是最基础的一步操作，分词属于词法分析的基础部分。 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MAT
马尔可夫链与时间序列分析:深入剖析
AI天才研究院
01-07 1518
1.背景介绍 时间序列分析是一种处理和分析随时间推移变化的数据的方法。它广泛应用于金融、经济、气象、生物等多个领域。马尔可夫链是一种概率模型，用于描述随时间演进的随机过程。在时间序列分析中，马尔可夫链被广泛应用于建模和预测。在这篇文章中，我们将深入探讨马尔可夫链与时间序列分析的相关概念、算法原理、实例应用以及未来发展趋势。 2.核心概念与联系 2.1 马尔可夫链 2.1.1 定义与特点 ...
神经网络中常用激活函数图像绘制（Python）
qq_36035111的博客
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#relu激活函数 from matplotlib import pyplot import numpy as np def relu(x): if x > 0: return x else: return 0 def func(): x = np.arange(-5,5,0.02) y = [] for ...
机器学习算法 - 马尔可夫链
gghhb12的博客
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俄国数学家 Andrey Andreyevich Markov 研究并提出一个用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型，被命名为马尔科夫链（Markov Chain）。马尔科夫链为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程，该过程要求具备“无记忆性 ”，即下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性 ”称作马尔可夫性质。马尔科夫链认为过去所有的信息都被保存在了现在的状态下了。
马尔可夫链1-初探马尔可夫
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01-26 1011
马尔可夫链1-初探马尔可夫初探马尔可夫链，内容取自吴军所著《数学之美》。用数学的方法描述语言的规律假定S表示某一个有意义的句子，由一连串特定顺序排列的句子w1, w2, … wn组成，这里n是句子的长度。现在，我们想知道S在文本中出现的可能性，也就是数学上所说的S的概率P(S)。当然，可以把人类有史以来讲过的话统计一下，同时不要忘记统计进化了几百年上千年可能讲过的话，就知道这句话可能出现的概率了。这
1.3 强化学习的核心——马尔科夫链和决策过程
qq_55817565的博客
08-11 703
强化学习，马尔科夫链和决策过程
马尔可夫链详解：状态转移与应用示例
描述中指出所有状态都是正常返的，这意味着整个马尔可夫链具有良好的统计特性，所有状态都能被访问到，并且系统可以长时间稳定在这些状态。 马尔科夫链的例子： 1. **独立随机变量和的序列**：考虑一个随机变量序列...
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