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
在网络中,每个层的等方差意味着整个网络是同态的。在几何图的变换中,函数??被设计为不变/同态的GNN。3数据结构:从图到几何图本节定义了图和几何图,并比较了它们的差异。表1列出了本文中使用的符号。表1本调查中使用的各种基本符号和定义3.1图传统上,图的研究主要关注其拓扑关系,如社交网络、引文...
S上市公司EVA绩效评价体系研究
由总方差解释表可知第一个成分对EVA的影响程度达到55.458%,影响程度最大。成分1各指标对EVA的影响程度可以看出依据该综合指标得分进行排序依次为:平均在建工程、平均所有者权益、平均负债、研究开发费用调整项、利息费用、平均无息流动负债、非经常性收益调整项、净利润;第二个成分和第三个成分对EVA的影响...
熊春林:乡村数字治理的村民参与行为研究
参与环境变量包含政治环境、经济环境、社会环境、技术环境等4个公因子,其方差贡献率分别为16.103%、13.278%、17.039%、19.921%,累计方差贡献率为66.341%;参与效能感变量包括自我效能感和结果效能感2个公因子,其方差贡献率分别为27.971%、40.183%,累计方差贡献率为68.154%。最后,根据方差贡献率采用因子得分法计算4个参与...
LeCun最新万字演讲:纯语言模型永远到不了人类水平,我们基本已经...
因此,你必须添加另一个项,即最小化这些变量的协方差矩阵的非对角元素,以确保它们的独立性。当然,这样还不够,因为变量之间可能仍然存在某种相关性。于是,我们采用了另一个技巧,即将SX的维度扩展到更高维的空间VX,然后在该空间中应用方差协方差正则化,这似乎足够了。但这里有一个细节,我在这里最大化的是信息内...
何恺明新作出炉!异构预训练Transformer颠覆本体视觉学习范式,AI...
另一个观察结果是,使用分布式方法,在每个训练批中聚合尽可能更多的数据集,用更大的批大小来弥补异构训练中的较大方差。模型缩放如图7所示,固定数据集和轨迹数量,沿着模型大小(从1M到1B)进行缩放,并逐渐将批大小从256增加到2048(模型大小每增加一倍),并使用具有170k轨迹的更大数据集。可以观察到,当我们扩展...
时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南
这个数据多年来没有明显的增加/减少趋势,平均消费量保持平稳(www.e993.com)2024年10月23日。2013年前后有一个异常值,可以进行特殊的分析季节性季节性图基本上是一个时间图,其中数据是根据它们所属的系列的各个“季节”绘制的。关于能源消耗,我们通常有每小时可用的数据,因此可以有几个季节性:每年,每周,每天。在深入研究这些图之前,让我们...
《底层逻辑2》:拼命寻找世界的真相
2.笛卡尔坐标系3.指数和幂4.方差与标准差5.概率与统计6.博弈论希望这些数学知识,能为你带来洞察之眼、深思之心,让你看透商业的本质,在商业世界里走得更远,飞得更高。但是但是但是,我知道,我理解,我都懂。数学,可能也伤害过你。但请相信我,作为数学专业的毕业生,我可以很负责任地说,数学一点都...
【华安证券·金融工程】专题报告:基于特征显著性隐马尔可夫模型的...
每天,都会有一个新的收益向量通过扩展窗口添加到训练集中,并由作者进行状态预测。为了避免前瞻偏差,收益数据会滞后一天。由于这种预测存在噪声,因此,作者将在投资组合重新平衡之前,确定新状态下的最佳连续天数窗口。一旦状态变化被接受,作者就会从新状态中检索均值向量和协方差矩阵,并优化投资组合权重,在重新平衡后计算交易...
如何实现认知神经科学概念与理论的统一?
在解释结果时,我们可以将跨任务与数据类型普遍的模式与实验组件的特定变化联系起来,例如,通过计算每个组件在跨任务相似性矩阵中解释的方差量(见图b)。此外,考虑到更广泛的实验背景(例如,实验进行的时间),我们可以进一步区分组件的贡献和它们的交互作用,以及那些没有明确变化的因素。
自动驾驶理论新突破登Nature子刊!清华、密歇根联合提出三条技术...
理论上分析,稀疏度灾难是指深度学习的梯度方差随着安全攸关事件的稀疏度增加而指数增加,导致深度学习所需数据和计算量相应指数增加。深度学习的关键在于获得神经网络的最优参数,梯度下降方法在每个训练步使用一批数据来估计损失函数的梯度,然而随着安全攸关事件稀疏度的增加,梯度估计的方差可能会呈指数增长,导致稀疏度灾难...