重合窗口采样会在多大程度上压缩HV分布?_商业要闻_财经_中金在线
由于调整量纲的操作并不影响数据大小排序,某个分位数的HV应该等于该分位数的实现波动开根号再年化。所以我们只需取得实现波动的分布即可。Hodges2002的结果说明重合窗口采样会让实现波动的样本方差大致缩小为原来的(确切得说,是在可重复试验的假设下,重合窗口采样会让实现波动的样本方差的大样本均值缩小为原来的...
零样本即可时空预测!港大、华南理工等发布时空大模型UrbanGPT |...
(1)据我们了解,这是首次尝试创建一个能够跨多个数据集预测各种城市现象的时空大型语言模型,特别是在训练数据有限的情况下。(2)本文介绍了一个名为UrbanGPT的时空预测框架,它允许大型语言模型深入理解时间和空间之间的复杂联系。通过将时空依赖编码器与指令微调技术紧密结合,有效地将时空信息融入语言模型中。(3)在真...
游戏市场的上半年:跨端时代、庸俗之趣与市场复苏
在《逆水寒》中,角色强度的差异主要体现在装备、打造、内功三大方面:装备数值的绝对值高,但属性固定、零方差;而打造特效是功能性的,只有有和没有的区别,其数值差距较为极化,但在长线养成中差距并不明显;而最大的随机性基本都投放在内功层面,却又是占角色整体数值比重相对较小的一部分。在第一赛年中,玩家已经经...
机器学习面试的 12 个基础问题
算法1:批归一化变换,在一个mini-batch上应用于激活x。批归一化是一种用于训练神经网络模型的有效方法。这种方法的目标是对特征进行归一化处理(使每层网络的输出都经过激活),得到标准差为1的零均值状态。所以其相反的现象是非零均值。这将如何影响模型的训练:首先,这可以被理解成非零均值是数据不围绕0...
扩散模型DDPM:先前向加噪后反向去噪从而建立噪声估计模型
2.1前向过程(加噪):通过高斯噪音随机加噪——给图片打马赛克前向过程(forwardprocess)也称为扩散过程(diffusionprocess),简单理解就是对原始图片通过逐步添加「方差为的高斯噪声」变成,从而达到破坏图片的目的,如下图在从到的过程中,其对应的分布是一个正太分布,且其均值是,方差为,则有...
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
如果要结合LoRA,确保它在所有层上应用,而不仅仅是Key和Value矩阵中,这样才能最大限度地提升模型的性能(www.e993.com)2024年8月5日。调整LoRArank和选择合适的α值至关重要。提供一个小技巧,试试把α值设置成rank值的两倍。14GBRAM的单个GPU能够在几个小时内高效地微调参数规模达70亿的大模型。对于静态数据集...
一文盘点2023人工智能进展,不止大模型而已
这一方法由斯坦福大学研究团队提出。DPO利用奖励函数到最优策略之间的映射关系,把强化学习问题转变成仅需要训练策略网络来拟合参考数据的问题。也就是绕过了建模奖励函数,直接在偏好数据上优化语言模型。用上DPO后,模型输出的质量也优于RLHF/PPO。最近首个用DPO方法训练的开源大模型已出现,来自HuggingFaceH4团队...
要想衰老慢,午睡不可少!近40万人MR研究:有午睡习惯的人有更大的脑...
该研究的暴露(午睡)使用92个先前确定的全基因组独立遗传变异(单核苷酸多态性,SNPs)进行检测,研究结局是总脑容量、海马体积、反应时间和视觉记忆。并采用逆方差加权,对水平多效性(指一些工具变量通过绕过暴露的途径额外影响结果)进行敏感性分析。认知功能测量方面,在基线时,通过计算机触摸屏界面对所有参与者进行了5项...
详解:7大经典回归模型
向前选择法从模型中最显著的预测开始,然后为每一步添加变量。向后剔除法与模型的所有预测同时开始,然后在每一步消除最小显着性的变量。这种建模技术的目的是使用最少的预测变量数来最大化预测能力。这也是处理高维数据集的方法之一。5.RidgeRegression岭回归...
如何用数学思维,理解商业世界的底层逻辑
他们先在地上堆13个石头。然后在右边另放一个做标记。第二行的石头翻倍,标记也翻倍。第三行在第二行的基础之上再翻倍。第四行再翻倍。现在我们看看右边用于标记的石头,哪几行加在一起是9个?第一行和第四行?好的。把这两行的石头加在一起数一数。看看有多少个?