🔍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.
The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
Unlimited members in Telegram group now
Telegram has made it easier for its users to communicate, as it has introduced a feature that allows more than 200,000 users in a group chat. However, if the users in a group chat move past 200,000, it changes into "Broadcast Group", but the feature comes with a restriction. Groups with close to 200k members can be converted to a Broadcast Group that allows unlimited members. Only admins can post in Broadcast Groups, but everyone can read along and participate in group Voice Chats," Telegram added.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms
