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对马尔科夫链做粗粒化的意义是什么呢?我们看到文献中着重强调这三点:
 
对马尔科夫链做粗粒化的意义是什么呢?我们看到文献中着重强调这三点:
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#我们在研究一个超大的系统的时候,比如复杂城市系统时,并不会关注每一个微观的状态的变化,在粗粒化中我们希望能过滤掉一些我们不感兴趣的噪声和异质性,而从中微观尺度中总结一些中尺度或宏观尺度的规律;
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#我们在研究一个超大的系统的时候,比如复杂城市系统时,并不会关注每一个微观的状态,在粗粒化中我们希望能过滤掉一些我们不感兴趣的噪声和异质性,而从微观尺度中总结一些中尺度或宏观尺度的规律;
 
#有些状态的转移概率非常相似,所以可以被看成同一类状态,对这种马尔科夫链做partitioning可以减少系统表示的冗余性;
 
#有些状态的转移概率非常相似,所以可以被看成同一类状态,对这种马尔科夫链做partitioning可以减少系统表示的冗余性;
 
#在用到马尔科夫决策过程的强化学习里,对马尔科夫链做粗粒化可以减少状态空间的大小,提高训练过程的样本效率和任务表现。<ref name=":10">Hafner, Danijar, et al. "Mastering atari with discrete world models." arXiv preprint arXiv:2010.02193 (2020).</ref>
 
#在用到马尔科夫决策过程的强化学习里,对马尔科夫链做粗粒化可以减少状态空间的大小,提高训练过程的样本效率和任务表现。<ref name=":10">Hafner, Danijar, et al. "Mastering atari with discrete world models." arXiv preprint arXiv:2010.02193 (2020).</ref>
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