...文中，我们将通过使用一类强大的机器学习算法隐马尔科夫模型（HMM）来探索如何识别不同的股市状况。 ▍隐马尔科夫模型 马尔科夫模型是一个概率过程，查看当前状态来预测下一个状态。 一个简单的例子就是看天气。 ...
... Sampling算法。 Metropolis-Hasting算法和Gibbs Sampling算法是马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Mento Carlo，MCMC）方法。 1. 马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法 MCMC方法是用蒙特卡洛方法去体现马尔科夫链的方法。在讲MCMC之前，必须要先讲一下...
...几点，如下：优点模型只用到了反向传播，而不需要马尔科夫链；训练时不需要对隐变量做推断；理论上，只要是可微分函数都可以用于构建D和G，因为能够与深度神经网络结合做深度生成式模型；G的参数更新不是直接来自数据...
...及的主要方法有较大 似然估计法、近似法[10−11]、马尔科夫链方法[12−14]等. 从这个角度学习到的模型具有人类能够理解的 分布, 但是对机器学习来说具有不同的限制. 例如,以真实样本进行较大似然估计, 参数更新直接来自 于数...
...ind 联合创始人，另一个人是 DeepMind 的第一个雇员。 马尔科夫假设（Markov Assumption）可以应用于围棋：原则上，当前的输入（整个棋局状态）能传达所有需要算出最佳的下一步行动的信息（无需考虑以前棋局状态的历史）。也就...
...向传播进行训练。在训练或生成样本时，不需要任何马尔科夫链（Markov chains）或展开的近似推理网络（unrolled approximate inference networks）。实验通过对生成的样本进行定性或定量评估来证明这个框架的潜力。论文地址：https://arxiv....
...输入一半噪音、一半桌子，HN 将收敛成一张桌子。4. 马尔科夫链（MC 或离散时间马尔科夫链，DTMC）是 BM 和 HN 的前身。可以这样理解 DTMC：从我现在这个节点出发，达到相邻节点的几率有多大？它们是没有记忆的，也即你的每一...
...的是通过统计方式进行分词的方法。该方法采用隐式马尔科夫链，也就是后一个单词出现的概率依靠于前一个单词出现的概率，最后统计所有单词出现的概率的最大为分词的依据。这个方法对新名词和地名的识别要远远高于最大...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
