马尔可夫跳跃过程的基础推断模型

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用零样本推理的神经网络模型，能够从嘈杂且稀疏的观察中，推断出具有不同维度的马尔可夫跳跃过程，并且达到与针对目标数据集微调的最先进模型相媲美的性能。

该论文提出了一种使用概率计算树逻辑规范的方法来综合 Markov 跳变线性系统的控制器。该方法通过采样技术从场景方法中计算转换概率的区间，生成 MJLS 的概率上合理的近似，并将该近似评估到实际的温度控制和空中飞行器交付问题等多个基准测试问题中。

Markov 跳变线性系统 控制器 概率计算树逻辑规范 温度控制 采样技术
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