第一篇学术演讲准备两个月,去了谷歌却做不了深度学习,听Facebook...
从零道一:CMU也有很多专业、实验室可以选,当时是怎么决定选哪个组、关注哪个领域的?田:这个需要跟导师有很多的交流。在刚入学的时候,CMU有一个「marriageprocess」,就是说你要跟导师达成一个5年的协议。所以,你要跟很多导师聊,聊他们的研究方向、研究思路,还有就是跟学生去聊,问一下他们的出路,他们可...
新全球资产配置白皮书:半个世纪的历史回测带你看全球资产配置
资产配置应该是大部分投资人最应该要做的事:不管你的可投资资产是10,000元,还是100,000,000元,虽然做法肯定会不一样,但是道理都是相通的。特别是在过去的十几年间,伴随着中国经济的快速发展,投资人的财富累积效应十分明显。随着财富的增长,合理的保值和增值,就会越来越重要。但这是一个信息大爆炸的时...
Meta祭出元宇宙「阿拉丁神灯」,LeCun称世界模型将带来像人一样的AI
其中一种方式是VICReg方法,它是「方差、不变性、协方差正则化」(Variance,Invariance,CovarianceRegularization)的缩写。在VICReg中,x和y表示的信息内容最大化方式,是将其分量的方差保持在阈值之上,并使这些分量尽可能地相互独立。同时,此方法试图让y的表示可以从x的表示中预测。此外,潜在变量的信息内容,被使其...
“无限”和“无限+1”谁更大?
例如,f(0)=0,f(1)=2,f(2)=4,f(3)=6等等。你可以把这一点进行可视化的展现:将两个集合的元素并排,并使用箭头表示函数f如何将??的输入转换为S中的输出。注意f(x)是如何将S中的一个元素对应到??中的每个元素的。这就是函数的作用,但这里f(x)的做法很特别。首先,f将S中的所有东西都分配...
绝对干货!NLP预训练模型:从transformer到albert
以数组为例,2个长度是len,均值是0,方差是1的数组点积会生成长度是len,均值是0,方差是len的数组。而方差变大会导致softmax的输入推向正无穷或负无穷,这时的梯度会无限趋近于0,不利于训练的收敛。因此除以len的开方,可以是数组的方差重新回归到1,有利于训练的收敛。
陆磊:开放条件下的金融与货币
,意味着没有要素投入,则产出水平为零,所以它从原点出发(www.e993.com)2024年10月23日。(2),意味着无穷大的投入会带来无穷大的产出。(3),意味着有投入必有产出,所以它是一个增函数。(4)最为关键的是,,意味着随着投入增加,产出的增量下降。这可以有多种解释:用微观经济学的话说,投入不断增长的过程就是新兴行业走向充分竞争、利润平均...
新全球资产配置白皮书:如何最大限度提高交易回报?
还得挤时间吃鸡,所以各种乱七八糟的事情加起来,使得投资人做资产配置的困难增加。其实做好全球资产配置这个问题,应该分为两个部分。第一个部分是:投资人通过学习,建立资产配置的逻辑。第二部分是:基于理论和逻辑,具体的执行。这篇文章通过45年的数据、回测和图表(由于海外市场的数据比较长,所以本文中大部分的...