怎么通过神经网络知道状态转移概率

要了解状态转移概率，可以使用马尔可夫链来建模。马尔可夫链是一个数学模型，它可以用来表示某个系统中状态的变化。

在使用神经网络来计算状态转移概率时，需要使用递归神经网络（recurrent neural network，RNN）或长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）等序列模型来处理序列数据。这些模型可以记忆先前的状态，以及状态之间的关系，并在此基础上预测下一个状态的出现概率。

通过训练这些神经网络，可以得到状态转移概率的预测结果。具体的实现方法可能有所不同，但基本的思路是相同的。