【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...
其次,两个模型都采用两状态实现(K=2),尽管统计标准通常倾向于更多状态(Guidolin,2011)(通常不超过四个),但已证明这对于捕捉单个收益序列的动态是足够的,并提供了更好的模型可解释性和稳定性。然而,它们也存在差异:HMMs仅通过条件波动性来表征状态,而JMs则考虑更广泛的特征集,包括收益和风险度量。在作者的表...
千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用
该方法在Graphormer、TorchMD-Net、SE(3)-Transformer、LieTransformer、GVP-Transformer、Equiformer、EquiformerV2、Geoformer和EPT等模型中得到了广泛应用,这些模型在各自领域内展现出了出色的性能和潜力。4.5表达性的理论分析在机器学习中,衡量网络表达性的一个重要标准是其是否具有通用近似性质。在几何图学习任务中...
自回归模型的优缺点及改进方向
最终阶段是模型性能评估验证环节,通过细致对比模型提供的预测值与实际观测值,采用一系列精确量化的评估指标进行评估验证,如均方误差(MeanSquaredError,MSE)与平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE),来深度剖析并客观评价模型预测的精确度与可靠性。二、自回归模型的优势自回归模型(AR模型)作为一种经典的时间序...
揭秘Skywork-13B:国产AI大模型的开源革命,性能超群引领多语言处理...
为了适应更大的数据批量,学习率被提高到Llama2-13B的两倍,这样可以确保训练时梯度的方差保持一致。Skywork-13B总共52层,虽然每层的一些参数(FFNDim和HiddenDim)比Llama-2-13B模型小,但总的参数量是一样的。模型结构Llama-2-13BSkywork-13B词表大小32,00065,536HiddenDim5,1204,608FFND...
CV最新论文|1月9日 arXiv更新论文合集
我们评估博士2基于各种预训练模型和各种任务,并表明它可以达到与传统微调相当的性能,但内存使用量显着减少。链接:httpsarxiv/abs/2401.041052、AGG:用于单图像到3D的摊销生成式3D高斯AGG:AmortizedGenerative3DGaussiansforSingleImageto3D摘要:鉴于对自动3D内容创建管道的需求不...
LoRA微调语言大模型的实用技巧
如果在所有额外层上启用LoRA,对于7BLlama2模型,可训练参数的数量将增加5倍,从4194304个增至20277248个(www.e993.com)2024年10月19日。这也意味着更大的内存需求(从14.18GB增加到16.62GB),但可以显著提高建模性能。然而,实验存在一个限制是我仅探索了两种设置:(1)仅在Query和Value权重矩阵启用LoRA和(2)在所有层启用LoRA。在未来的实验...
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
如果我们在这些附加层上加入LoRA,那么对于7B的Llama2模型,可训练参数的数量将从4,194,304增加到20,277,248,增加五倍。在更多层应用LoRA,能够显著提高模型性能,但也对内存空间的需求量更高。此外,我只对(1)仅启用查询和权重矩阵的LoRA,(2)启用所有层的LoRA,这两种设置进行了探索,在更多层的...
数学建模竞赛真的是模型解题一般,但是论文出彩而获奖的吗?
1、灰色预测模型(必须掌握)满足两个条件可用:①数据样本点个数少,6-15个②数据呈现指数或曲线的形式例如:可以通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点2、微分方程预测(高大上、备用)要求:①无法直接找到原始数据之间的关系,但可以找到原始数据变化速度之间的关系,通过公式推导转化为原始...
多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA
当AR(p)过程是平稳的,它具有以下均值和协方差。可以推导均值如下:推导协方差比较棘手。首先需要推导??值。可以推导第二个方程,因为??始终是常数。接下来需要转换VAR(p)方程。你是否已经看到类似最后一个方程的公式?在VMA部分已经看到过这个。如果VAR(p)过程是平稳的,它可以写成VMA表示。
超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)
2检验序数据的稳定性因为ARIMA模型要求数据是稳定的,所以这一步至关重要。2.1判断数据是稳定的常基于对于时间是常量的几个统计量:常量的均值常量的方差与时间独立的自协方差2.2python判断时序数据稳定平稳性检验一般采用观察法和单位根检验法。