🔍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.
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ua
