#Markov

12 статьи
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Стабильность в разбивке по конструкции: оборотные операторы Latental Markov для долго-горизонального прогнозирования PDE

arXiv:2609.16621v1 Annulate Type: кросс-бюллетени: Невральные режиссёры PDE обеспечивают эффективные суррогаты для зависящих от времени физических систем, однако авторегрессивное прогнозирование на дл...

arXiv Statistics
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Прогулка с отметкой: Novel MCMC Algorithm для отбора проб графических частей

arXiv: 2510.17714v3 Тип уведомления: заменить перекрестное резюме: методы Novel Markov Chain Monte Carlo (MCMC) позволили создать большие ансамбли планов переоформления, моделируемые как проблема разд...

arXiv Machine Learning
1
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Независимое изучение Nash Equilibria в частично наблюдаемых потенциальных играх Markov с разукрупненными динамическими параметрами

arXiv: 2605.06377v2 Annuales Type: заменить кросс-бюллетень: Мы изучаем изучение равновесия Нэша в частично наблюдаемых играх Markov (POMGs) — многоагентской системе обучения, при которой агенты не мо...

arXiv Machine Learning
1
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Эквилизованная подготовка энергетических моделей с параллельными трансекторными испытаниями

arXiv:2607.27077v2 Annuales Type: заменить резюме: энергетические модели (ЭММ) обеспечивают интерпретируемую основу для разработки моделей регенерации научных данных, однако плохое смешивание Markov C...

arXiv Machine Learning
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

EdMCGS: Action-Driven Markov Chain Gassian Splating for Extreme-Low-Frame-Rate Damical Scene Restruction

arXiv: 2609.083332v1 Annuate Type: новый резюме: мы представляем EdMCGS (связь с Марковым, управляемая Эвентом) — метод для восстановления динамических 3D-образных сцен из RGB с крайне низким уровнем ...

arXiv Computer Vision
1
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Марковские цепные СЗЦ: решение открытых проблем

arXiv: 2609.07811 Annuales Type: crecht Brief: Markov Central Formems (CLTs) и связанные с ними расхождения имеют большое значение для реализации алгоритмов Маркова в рамках цепочки Monte Carlo, среди...

arXiv Statistics
1
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Термодинамические циклические процессы с пробоотборниками Маркова в байесовском заблуждении

arXiv: 26009,07660v1 Аннонс Тип: новое резюме: Концепция цикла Markov Monte Carlo (MCMC) - аналогия циклическим процессам в тепловых двигателях - представлена для изучения проблем, связанных с выводом...

arXiv Statistics
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Оценка и заключение Фурье-Рекурентных моделей Latent Markov

arXiv: 2609.07392v1 Annualce Type: New Brieflow: В настоящем документе предлагаются новые теоретически точные рамки рекурсии Fourier для широкого класса латентных моделей Маркова (LMM), охватывающих м...

arXiv Statistics
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Независимое обучение на дисконтированных играх в Маркове

arXiv: 26009,00504v1 Annulate Type: кросс-бюллетени. В этой работе мы изучаем радикально свободное обучение в дисквалифицированных играх с общей суммой Markov. Предположим, что "$mathsf {ETH}$ за $\ma...

arXiv AI
1
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

GPU-параллелизация декодирования Markov Chain Pool с непредвзятым MCMC

arXiv:2608.30239v1 Announce Type: new Abstract: Markov chain pool decoding (MCPD) designed by Knill et al. (1996) identifies likely positive clones from noisy pooled-test results. Стандарт MCPD оценив...

arXiv Statistics
2
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Генерация обоснованных нормативных правил со структурированным поиском

arXiv:2608.22229v1 Нормативные правила, такие как институциональные уставы и политика на рабочем месте, должны быть как читаемыми людьми, так и функционально проверяемыми в соответствии с фактическими...

arXiv NLP
1
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Усиление обучения для непрерывных процессов принятия решений Jump Markov с приложениями для динамического ценообразования в сети

arXiv:2608.20680v1 Анонс Тип: новый Аннотация: Мы изучаем обучение с подкреплением (RL) в непрерывных процессах принятия решений (CTJMDP) с использованием общих дискретных пространств состояний (котор...

arXiv Machine Learning
1
Читать