Liquid State Machine时间序列预测:利用储备池计算实现高效建模

传统模型如RNN、LSTM和GRU(GatedRecurrentUnit)依赖于通过时间的反向传播(BackpropagationThroughTime,BPTT)算法进行训练,这可能计算量很大,而且经常出现梯度消失和梯度爆炸等问题。在LSM中,只对读出层进行训练,通常使用线性回归模型(例如岭回归),而储备池保持固定不变。这种方法降低了计算负荷,简化了训练过程,因为...

鸿海精密申请场景编码产生装置及方法专利,降低运算的时间复杂度

该场景编码产生装置将该障碍物张量输入场景编码器以产生场景编码,其中该场景编码用以输入至解码器以产生轨迹预测本发明所提供的定位封包提供装置不须针对每个时间点的不同的坐标系进行正规化,降低运算的时间复杂度。

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

简单指数平滑(SES)是一种基本的时间序列预测方法,它对过去的观测值赋予指数递减的权重。这种方法特别适用于没有明显趋势或季节性的数据。数学表示SES模型可以表示为:其中,s_t是t时刻的平滑值,x_t是t时刻的实际观测值,\alpha是平滑参数(0<\alpha<1)。优势计算简单,易于理解和实现对最近的观测值给予...

看涨期权的价值如何确定?确定价值的方法有哪些局限性?

数值法则包括蒙特卡洛模拟和二叉树模型等。这些方法通过模拟标的资产价格的多种可能路径来估算期权价值,适用于更复杂的市场环境和非标准期权。尽管数值法提供了更高的灵活性,但其计算复杂度较高,且对输入参数的敏感性较强。在实际应用中,确定看涨期权价值的方法存在一些局限性。首先,市场并非完全有效,信息不对称和交易...

如何计算商品期权的策略?这种计算方法有哪些局限性?

3.计算复杂度和时间成本:蒙特卡洛模拟虽然灵活,但其计算复杂度较高,尤其是在处理大量路径或复杂策略时,可能需要较长的计算时间。三、不同计算方法的比较综上所述,商品期权策略的计算方法各有优劣,投资者在选择时应根据具体需求和市场条件进行权衡。同时,理解这些方法的局限性,有助于投资者在实际操作中做出更为明...

突破时间序列组合推理难题,南加大发布一站式多步推理框架TS...

2.数值方法模块:该模块负责对数据进行定量操作,如波动性计算、趋势检测和统计分析(www.e993.com)2024年11月9日。通过这一模块,模型能够执行定量的时间序列分析任务,使得时间序列动态变化能够被充分理解和表达。此模块对复杂的数值推理任务至关重要,尤其是在多步骤推理中,它能将时间序列数据转化为具体的数值输出,供下一个推理步骤使用。

突破计算瓶颈,助力药物设计和新材料开发!上海交大金石团队获上海...

针对奇异相互作用,项目团队引入了核分裂的思想,将随机分批思想用于处理光滑部分,而奇异部分具有超短程的相互作用,可以有效地处理。基于该思想,团队设计了"随机分批蒙特卡洛"抽样算法。"该方法中,移动一个粒子时,平均计算量是常数时间,所有粒子移动一遍的平均复杂度是线性的,因而是一种非常快速的计算方法。"...

长序列预测 & 时空预测万字长文:一文带你探索多元时间序列预测的...

早期的统计与机器学习方法:最早的长序列预测工作采用了经典的统计方法(如ARIMA、ETS),以及一些机器学习模型(如GBRT、SVR)。但随着数据复杂性的增加,这些方法显得有些过时,逐渐被新的深度学习模型所取代。Transformer时代的到来:2021年,AAAI最佳论文之一的Informer模型横空出世,开启了基于Transformer的时间序列预测时代。这...

一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法

推理时间计算训练完成后,LLM策略必须在推理过程中高效地生成输出。LLM常用的方法是自回归,即根据之前的token逐一生成新token。但是,对于推理任务,还必需更复杂的解码技术。为了在效率和效果之间取得平衡,有研究发现,波束搜索等更灵活的方法有利于推理任务。对于更复杂的推理任务,可以使用MCTS等向前看的模型...

...表征学习专利,能够降低网络表征学习算法的时间复杂度,提升计算...

腾讯公司取得网络表征学习专利,能够降低网络表征学习算法的时间复杂度,提升计算性能金融界2024年4月17日消息,据国家知识产权局公告,腾讯科技(深圳)有限公司取得一项名为“用于网络表征学习的方法、装置及电子设备“,授权公告号CN110377822B,申请日期为2019年6月。