图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI“创业”史
而AC测试是这个控制器是否能够在没有模型的情况下,通过将所有连接设置为零,或者通过某种方式学习到在世界模型中处理相关算法信息,这样更便宜,从而更快地学习所需的内容。因此,学习是重要的。我相信这就是前进的方向。在机器人技术、强化学习、机器人及所有这些目前尚未有效的领域。世界模型和人工智能的创新MLST:...
【金工专题】基于Nelson-Siegel模型的10-30Y国债期货套利策略研究
上图表为NS曲线拟合结果,整体来看采用NS方法可以较好的对各期限收益率进行拟合,其中10年期债券的拟合误差显著大于其余期限,通过分析我们发现2023年前NS拟合收益率持续略高于真实收益率,相应使得期间拟合误差偏大,而在2023年后截距项逐渐缩窄,误差显著降低,文章推测这有可能是因为期间10年期国债存在流动性溢价所致。在...
量化大势研判:产业周期变革与资产全局比较 | 民生金工
在假设①连续复利;②ROE不变;③分红D为0的情形下可以严格推导出lnPB和ROE之间的线性关系(Wilcox(1984)):我们用各生命周期行业的PB对数与ROE(ttm)进行带截距项的截面回归。从回归的R方来看,全样本的适用性较低,成长期的适用性低于成熟期并且两者都不高,而停滞期、衰退期、转型期的适用性较高,说明生命周期划分...
双重机器学习及其在经济统计中的应用
(3)将以上模型带入到IK中,得到残差Y和D的残差;(4)重复以上步骤K次,得到每一份数据的样本外残差;(5)将所得到的Y的残差作为被解释变量,D的残差作为解释变量进行简单的OLS回归,得到θ0的估计。可以证明,将Y和D对X回归的残差进行回归完成了Neyman正交化,从而以上步骤同时实现了Neyman正交化和交叉拟合,是比较...
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
整个AI量价模型框架分为三个部分,数据预处理、提取因子单元、因子单元动态加权。数据预处理包括对输入特征进行去极值、标准化和补充缺失值三个步骤,而提取因子单元则是通过将预处理好后的特征或者残差网络提取得到的特征通过RNN和图模型转化成一系列具有一定选股能力的弱因子,因子加权则是利用决策树对这些不同数据集上...
疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防 | 科技导报
(t)表示个体i在时刻t的观测值,xi(t)表示时间;β0和β1分别表示总体截距和斜率的均值,由于对于每个个体具有相同的取值,因此也称为固定系数或固定效应(fixedeffect);bi0和bi1分别表示个体截距和斜率与总体均值之间的差异,对于每个个体具有特定的取值,因此也称为随机系数或随机效应(randomeffect);εi(t)为残差项...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
这些激活函数可能导致梯度消失,使得梯度减小到接近零,从而阻碍了信息的传递。残差连接通过直接将输入信息与输出信息相加,将原始输入作为跳跃连接传递给后续层次,从而绕过了大部分的权重矩阵和激活函数。这种直接传递保持了梯度的相对大小,减少了梯度消失的风险。残差连接降低了梯度消失问题的影响,同时残差映射的拟合...
ICCV 2021 Oral论文解读 | 具有残差对数似然估计的人体姿态回归
用公式表示流模型拟合的目标分布,可以构造拆分为三项:其中第一项Q(x)是一个简单分布(如高斯分布或拉普拉斯分布),第二项我们称之为残差对数似然项,第三项是一个常数s。我们可以假设Q(x)是大致上接近于目标分布的,只是不够完美,这在之前我们已经有眉目了,选高斯分布不会错,选拉普拉斯分布更优。残差对数似然项...
【华泰金工林晓明团队】图神经网络选股与Qlib实践——华泰人工...
左下子图为节点A作为中心节点的计算树,即{A}的1跳邻居节点为{B,C,D},1跳邻居的1跳邻居(即A的2跳邻居节点)分别为{A,C}、{A,B,E,F}和{A}。右下子图中,2跳邻居节点(Layer-0)的特征首先聚合到1跳邻居节点(Layer-1),再聚合到中心节点(Layer-2),最终得到中心节点的2跳节点嵌入。通过上述前向传播...
Wide&Deep、DCN、xDeepFM、DIN、GateNet、IPRec…你都掌握了吗...
f(X_l,W_l,b_l)=X_l+1??X_l,所以函数f:Rd??Rd拟合X_l+1与X_l的残差,这个思想与DeepCrossing一致。图3.一层crosslayer的可视化CrossLayer的特点包括:1)每层的神经元个数都相同,都等于输入x_0的维度d,也即每层的输入输出维度都是相等的;2)受残差网络(ResidualNetwork...