🔍Как скрытые состояния в HMM отличаются от скрытых представлений в RNN и как это влияет на интерпретируемость
🧠Скрытые марковские модели (HMM): В HMM скрытые состояния — это дискретные латентные переменные с четким вероятностным значением. Каждое состояние соответствует конкретному режиму или явлению (например, «дождливо» или «солнечно» в модели погоды), что способствует интерпретируемости. Переходы между состояниями описываются матрицей вероятностей.
🤖Рекуррентные нейронные сети (RNN): В отличие от HMM, скрытые состояния в RNN — это непрерывные векторы, которые обучаются автоматически с помощью градиентного спуска. Они могут кодировать сложные аспекты истории последовательности, но не всегда легко интерпретируемы. Каждый элемент скрытого состояния может быть связан с более сложными зависимостями, которые сложно трактовать в явной форме.
💡Главная проблема: При попытке трактовать скрытые состояния в RNN как дискретные состояния в HMM можно столкнуться с ошибками. Непрерывные скрытые представления могут не иметь четких «меток», что затрудняет их интерпретацию и объяснение. Важно учитывать, что RNN может захватывать более сложные, но менее интерпретируемые зависимости.
⚠️Как избежать ошибок: Не стоит пытаться трактовать скрытые состояния RNN как дискретные. Лучше использовать методы интерпретации, такие как визуализация внимания, чтобы понять, как скрытые состояния влияют на выход модели.
🔍Как скрытые состояния в HMM отличаются от скрытых представлений в RNN и как это влияет на интерпретируемость
🧠Скрытые марковские модели (HMM): В HMM скрытые состояния — это дискретные латентные переменные с четким вероятностным значением. Каждое состояние соответствует конкретному режиму или явлению (например, «дождливо» или «солнечно» в модели погоды), что способствует интерпретируемости. Переходы между состояниями описываются матрицей вероятностей.
🤖Рекуррентные нейронные сети (RNN): В отличие от HMM, скрытые состояния в RNN — это непрерывные векторы, которые обучаются автоматически с помощью градиентного спуска. Они могут кодировать сложные аспекты истории последовательности, но не всегда легко интерпретируемы. Каждый элемент скрытого состояния может быть связан с более сложными зависимостями, которые сложно трактовать в явной форме.
💡Главная проблема: При попытке трактовать скрытые состояния в RNN как дискретные состояния в HMM можно столкнуться с ошибками. Непрерывные скрытые представления могут не иметь четких «меток», что затрудняет их интерпретацию и объяснение. Важно учитывать, что RNN может захватывать более сложные, но менее интерпретируемые зависимости.
⚠️Как избежать ошибок: Не стоит пытаться трактовать скрытые состояния RNN как дискретные. Лучше использовать методы интерпретации, такие как визуализация внимания, чтобы понять, как скрытые состояния влияют на выход модели.
n the U.S. people generally use Bitcoin as an alternative investment, helping diversify a portfolio apart from stocks and bonds. You can also use Bitcoin to make purchases, but the number of vendors that accept the cryptocurrency is still limited. Big companies that accept Bitcoin include Overstock, AT&T and Twitch. You may also find that some small local retailers or certain websites take Bitcoin, but you’ll have to do some digging. That said, PayPal has announced that it will enable cryptocurrency as a funding source for purchases this year, financing purchases by automatically converting crypto holdings to fiat currency for users. “They have 346 million users and they’re connected to 26 million merchants,” says Spencer Montgomery, founder of Uinta Crypto Consulting. “It’s huge.”
For some time, Mr. Durov and a few dozen staffers had no fixed headquarters, but rather traveled the world, setting up shop in one city after another, he told the Journal in 2016. The company now has its operational base in Dubai, though it says it doesn’t keep servers there.Mr. Durov maintains a yearslong friendship from his VK days with actor and tech investor Jared Leto, with whom he shares an ascetic lifestyle that eschews meat and alcohol.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from kr
