問題タブ [markov-models]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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artificial-intelligence - 人工ニューラルネットワークとマルコフ過程

ANNとマルコフ過程について少し読みました。誰かがマルコフ過程がANNと遺伝的アルゴリズムに正確に適合する場所を理解するのを手伝ってくれませんか。または、単純に、このシナリオでのマルコフ過程の役割は何でしょうか。

どうもありがとう

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matlab - 画像の gmrf モデル

MATLAB を使用して画像の GMRF モデルのパラメーターを推定する方法を説明できる人はいますか?

UGM などのツールボックスを試してみました (http://www.di.ens.fr/~mschmidt/Software/UGM/trainMRF.html)。

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probability - 弦 MRF と同等の非弦 MRF を作成できますか?

ここで、同等性によって、つまり、両方のケースで分布(テーブル全体)が等しくなりますか???

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r - 2次マルコフ連鎖の遷移確率行列の計算方法

私はこのような形のデータを持っています

Broker.ポジション

IP BP SP IP IP ..

この形のような二次遷移行列を計算したい

BPBP

SPSP

IPIP

BPSP

SPBP

IPSP

SPIP

BPIP

IPBP

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syntax - SPSS 構文 - SPSS 構文を介して欠損値を処理する方法

このフォーラムは初めてです。

SPSS が欠損値を処理する方法についてプレゼンテーションを行う必要があります。具体的には、教授は私たちに次のタスクを与えました。

1) メニューからアクセスできる関数以外に、欠損値を処理するために SPSS 構文を介してアクセスできる関数 (つまり、構文を介してのみアクセスできる関数) があるかどうかを調べます。

2) 多重代入: メニューで提供されるマルコフ モンテカルロ法によって実行される正確な手順は何ですか。正確な手順を説明しているホワイトペーパーまたは学術論文はありますか?

よろしくお願いいたします。

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python - マルコフモデル - ランダム単語/意味不明ジェネレータ

私のコードは、ランダムな単語が生成されるまで正常に動作します。単語/意味不明な言葉を作成する場合もあれば、作成しない場合もあります (おそらく無限ループを通過します)。ただし、単語/意味不明な言葉を作成するときはいつでも、それほど「ランダム」には見えません。単語が繰り返されるか、ほとんどの単語がほぼ同じ文字長で生成されます。

問題は次の場所にありますdef genRandomWord

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markov-chains - マルコフ連鎖はどのように機能し、無記憶症とは何ですか?

マルコフ連鎖はどのように機能しますか? Markov Chainのウィキペディアを読みましたが、得られないのは無記憶です。無記憶性は次のように述べています。

次の状態は、現在の状態のみに依存し、その前の一連のイベントには依存しません。

マルコフ連鎖にこのような性質があるとすれば、マルコフ モデルにおける連鎖の用途は何ですか?
この性質を説明せよ。

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r - 確率行列の固有値/固有ベクトルの計算

マルコフ モデルの定常分布を決定するのが困難です。理論と関係を理解し​​始めます: 確率行列が与えられた場合、定常分布を決定するには、最大の固有値 (つまり 1) の固有ベクトルを見つける必要があります。

確率行列の生成から始めました

その後、Reigen関数を使用します

でも結果がよくわからない

最大値 (1) のベクトルは、すべて同じコンポーネント値 "-0.4472136" を持ちます。シードを変更しても、異なる数を描画するために、同じ値が再び得られます。何が恋しいですか?固有ベクトルの成分がすべて等しいのはなぜですか? 合計が 1 にならないのはなぜですか。これは定常分布でなければならないからです。

ご協力ありがとうございました!