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Chapman--Kolmogorov
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JEPA 模型被证明等同于隐马尔可夫模型
一篇新的研究论文提出，当完全按时间索引时，联合嵌入预测学习 (JEPA) 模型与隐马尔可夫模型 (HMMs) 具有相同的计算结构。该论文详细介绍了 JEPA 的组成部分，例如随机上下文编码器和概率预测器，如何对应于 HMMs 中发现的推理、传播和发射角色。为了巩固这种联系，研究人员引入了马尔可夫链 JEPA (MCJEPA)，它使用学习到的转移矩阵来确保与 Chapman-Kolmogorov 方程的一致性。实验支持将 JEPA 的预…
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新框架通过随机过程解释量子学习模型
一篇新研究论文提出了一个框架，通过将量子学习模型表示为随机过程来解释它们。这项由Johannes Fankhauser领导的工作解决了量子动力学通常违反Chapman-Kolmogorov条件这一挑战，这使得它们难以分解为像经典马尔可夫过程那样的有意义的中间跃迁。所提出的方法将量子通道建模为概率表示上的跃迁核，引入了非经典性（负性）与对过去配置的依赖性（更高的马尔可夫阶数）之间的权衡。这种方法提供了一种将量子动力学解释为通过记忆空间的…