【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
异方差通常发生在最大和最小观测值之间有很大范围的数据集中,或当模型未正确指定时。异方差的存在会影响OLS(普通最小二乘)估计量的最优性和假设检验的有效性。识别异方差的方法包括使用残差图(如观察是否存在向外开口或闭合的漏斗形状)和统计检验(如White检验)。自相关:自相关是指回归模型的误差项之间存在相关...
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
LSTM长短期记忆网络是RNN循环递归网络的变体,引入了门还加入了细胞状态的新概念,LSTM通过忘记门f、输入门i和输出门o,来保留和更新细胞状态c,其中忘记门f负责组合新/旧细胞状态,输入门i负责接受/拒绝新输入,输出门o负责确定输出。具体的编码过程见右图。其中o、tanh分别表示sigmoid、tanh激活函数LSTM模型LSTM模型...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!|蛋白|蛋白质|多肽...
药物设计:掌握与蛋白质结构预测相关的药物设计原理,学会设计靶向特定蛋白质的药物分子与多肽药物分子,理解蛋白类药靶相互作用的机制。03通过课程学习您将得到基于深度学习的通用型蛋白设计模型近几年来发展迅速,本课程围绕蛋白设计基础与前沿工作展开讲述,从蛋白结构的预测与优化到蛋白的从头设计进行深度教学,本课程从...
归一化技术演变:深入解析六个关键的PyTorch归一化层
同步批量归一化的工作原理:跨设备同步:在进行前向传播和后向传播时,各个GPU计算其自己批次的均值和方差,然后这些统计量会在所有GPU之间进行聚合,计算全局均值和全局方差。全局归一化:使用聚合后的全局均值和全局方差对各个GPU上的数据进行归一化处理。学习参数:归一化后的数据通过可学习的缩放和偏移参数进行调整,这...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
原理:PCA通过正交变换将数据投影到新的坐标系上,使得新坐标系的前几个主成分能够解释大部分的方差。应用:PCA常用于数据可视化、特征提取和噪声过滤。线性判别分析(LDA)原理:LDA旨在找到投影方向,使得不同类别的样本尽可能分开,而同类的样本尽可能聚集。
计算神经科学读书会启动:从复杂神经动力学到类脑人工智能
研究方向:类脑仿真和类脑智能研究(www.e993.com)2024年10月23日。(1)脑启发智能:提炼脑认知功能的已知高效算法(大多未知),启发人工智能研究,目前聚焦基于小脑和果蝇等环路的类脑算法;(2)计算神经科学:采用bottom-up方式,构建数据约束的神经元和环路模型理解运动学习、记忆、决策和异常检测等功能的工作机制和计算原理;(3)树突计算:探索树突非线性...
2024年南京信息工程大学硕士研究生招生管理工程学院考试大纲
因素模型的介绍:单因素模型的提出、计算;多因素模型对原有模型的扩展及运用。包括指数模型,Fama-French三因素模型,用因素模型股价预期收益率,计算协方差和方差等内容。套利定价:套利的一般原理7、债券定价分析影响债券定价的因素:时间价值的含义与计算方法,终值和现值的概念,名义利率与实际利率的计算,到期收益率与...
电磁流量计在城市供水测量中应用
3.1.4工作原理:在封闭管道中,设置一个与流动管道相垂直的磁场,通过测量导电的液体在磁场中运动所产生的感应电动势推算出流量Q,即如下图1为例(安装位置应置于外界磁场、机械振动及噪场应小到对流量计测量影响忽略不计),(C、D处装有两个垂直于管轴的电极)。
深入浅出讲解『人工神经网络』的原理和运行机制
一种简单的策略是使用具有良好方差的高斯分布初始化权重。Xavier/Glorot初始化:Xavier/Glorot初始化它适用于Sigmoid激活函数初始化:它非常适合Relu激活函数初始化注意:还有一些完全错过的概念,比如优化器,如何通过在更少的迭代次数内获得权重来使我们的算法更快。
Nature:“揭秘”物体识别关键脑区组织的一般原理
图2e表示由猴子M1电生理确定的5个最大喜好物体与5个最小喜好物体,分别在四只猴子含有NML1、NML2和NML3区块的冠状面上显示激活响应的差异。其中,蓝色区域表示猴子M1在NML2区块的微刺激。图2f记录NML网络的NML2和NML3区块在纵横比、曲率和方向上变化的线段的细胞响应。纵横比的响应方差占平均跨细胞的22.8%,曲率...