战斗数值新手入门指北:MOBA基础及装备篇
备注:在稳定的TTK下,攻击和攻击速度可以在保证DPS不变的情况下互相转化(DPS=攻击*攻击频率);举个例子就是,其他属性一致,攻击100,攻击频率1/s的英雄A和攻击200,攻击频率0.5/s(2秒1次)的英雄B在DPS上是完全一致的。其次可以引入输出的波动,对稳定的攻击拆分出暴击率和暴击伤害率,同样的频率和DPS下就拓展出了...
下行周期、需求泛化、体验浓缩——有关2023上半年随想杂谈
其次,“增加付费反馈”的这种后置位的调控方式,不仅难以平衡玩家前置位上对“价格标签过高”的不满情绪,还存在很大的副作用——玩家们也已经开始重视自己游戏内资产的保值程度,新角色数值更强、新外观特效更多,这些传统的增强付费反馈的方式,都变得更加容易点燃舆论。最后,在调控手段上,以AppStore为例子,平台其实已...
资产组合选择理论:加入无风险资产的前沿边界的推导
目标函数仍然是不变的,是1/2w的转置V再乘以w,变化的是约束条件。为什么加入无风险资产以后目标函数是不变的呢,因为加入了无风险资产以后,它是不影响原有风险组合的方差的,因为无风险资产它本身是没有风险的,它和任何其他的风险资产的协方差也是等于0的。所以加入了无风险资产之后的n种风险资产和一种无风险资产...
哈勃常数危机
这其中最为突出的冲突来自早期宇宙和晚期宇宙的两种测量方法:一种是借助来自于早期宇宙再复合时期光子退耦从最后散射面传播到现在的宇宙微波背景辐射数据对宇宙学标准模型的全局拟合得到的观测限制,另一种是借助局域距离阶梯测距手段对经由造父变星校准后哈勃流上的Ia型超新星观测得到的直接测量结果。对于前者,Planck卫星合...
ICML 2024高分论文 | 零阶优化器微调大模型,大幅降低内存
ZO-Adam和ZO-SGD-MMT在各种实验下展示了非常好的稳定性,这可能归因于减少了方差的设计。LoRA微调对于零阶算法始终表现出强大的鲁棒性,在各种实验环境中稳定且可靠。大模型微调内存开销评测与详解以OPT-13B模型在MultiRC数据集上微调为例,作者还进一步对比分析了不同零阶和一阶优化器的内存与时间成本...
BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型
然而,当过程和模型描述变得日益复杂,且不存在显式似然函数时,这个问题可能会变得相当困难(www.e993.com)2024年7月7日。在这项工作中,我们提出了一种基于可逆神经网络的全新全局摊销贝叶斯推断方法,我们称之为BayesFlow。该方法使用模拟来学习一个全局估计器,用于从观测数据到潜在模型参数的概率映射。通过这种方式预训练的神经网络随后可以在不进行...
这是一份获诸多好评【数值策划的年终总结】
原因之二是,从数值的角度,假设玩家不存在原因一的这种预期。但是,宝石系统的准入成本,从免费变成了付费,通过需求曲线可知,会降低玩家对这个系统的需求,本来玩家前期可以线性追求宝石的属性积累,现在直接需求降低,玩的人更少,实际上是反效果。另外宝石是玩家继装备之后接触的第二个人物成长点,就定义了一个相当的准入门...
变差是一种有方向的数值叫矢量
变差是一种有方向的数值叫矢量。力就是一种矢量。两种力的相加,如果方向不同的话,就不能用数值直接相加。而是用几何矢量的相加。这个“1.41”就是一个系数。是两个垂直方向数值为"1"的矢量相加。应当是1的平方加1的平方等于2,再把这个2开方。也就是两个垂直方向数值1组成的正方形的对角线开方。
学界| 如何通过方差偏移理解批归一化与Dropout之间的冲突
图1:上:关于「方差偏移」的一个简单数学说明。由于使用了Dropout,X在测试阶段的方差不同于训练阶段。同时,BN将该方差视作训练中累计的通用统计数据。注意p代表Dropout的保留率。下:在CIFAR100上训练DenseNet得到的方差偏移实验统计数据。两条曲线都是从同一训练数据集中计算所得。「滑动变量i」是在...
如何优化均值方差模型?Min-Max最优化方法探索——金融工程专题报告
一般来说,均值方差模型最优化问题可分为三类:第一类是给定一个最小收益,使得风险最小化;第二类是给定一个最大波动率,试图去最大化组合收益;第三类是最优化效用函数,通常需要指定一个风险厌恶系数。第一类优化问题最为常见,但是若最小收益的限制设置的不恰当、或者各资产的预期收益过小,就会很容易造成优化问题无可...