🔍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 campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ru
