KAN专家混合模型(RMoK)在高性能时间序列预测中的应用
RevIN是一种先进的预处理方法,专门用于处理非平稳时间序列数据,它显著提高了预测模型的性能。数据流和处理流程RMoK模型中的数据处理流程如下:数据输入:时间序列数据从模型顶部输入。RevIN处理:数据首先通过RevIN进行归一化处理。KAN混合层:归一化后的数据进入KAN混合(MoK)层。预测生成:MoK层输出经过反归一化处理...
LTV计算方法和应用
在设置趋势线时,可以用指数、线性、对数、幂函数等进行曲线拟合,一般使用幂函数的比较多,确认函数的类型后,通过EXCEL得到公式,代入须预估的天数计算留存率,然后勾选显示公式,显示R??,这两个字段接下来需要用到。LT对于留存函数求定积分,其原理就是获得曲线下的阴影面积,阴影部分面积就是用户生命周期LT。R??越...
晶圆表面缺陷检测方法综述【下】
针对晶圆数据采集困难、公开数据集少等问题,Ssu-HanChen等首次采用生成对抗网络和目标检测算法YOLOv3相结合的方法,对小样本中的晶圆缺陷进行检测。GAN增强了缺陷的多样性,提高了YOLOv3的泛化能力。PrashantP.SHINDE等提出使用先进的YOLOv4来检测和定位晶圆缺陷。与YOLOv3相比,骨干提取网络从Darknet-19改进为Darknet-...
外汇商品 | 货币危机理论与预警模型梳理新兴市场危机预警模型之三
危机预警的方法可以大致分为用非参数模型构建的信号法和用Logit或Probit参数模型构建的回归法。信号法尝试为指标寻找“最优临界值”,综合多个指标的预警信号得出预测结果。回归法根据对样本内数据的回归确定自变量系数和显著性水平,再用样本外数据的因变量估计值测算危机发生概率。2.2.1信号法信号法中具有代表性的成...
基于事件的光流矢量符号体系结构
第一种方法是基于梯度的方法,它利用事件数据直接提供的空间和时间导数信息,或在适当处理后计算光流Benosman等人(2012,2013)。先前的研究探讨了基于事件的Horn-Schunck和Lucas-kanadeHorn和Schunck(1981);Lucas和Kanade(1981);Benosman等人(2012);Almatrafi和Hirakawa(2019),距离表面Almatrafi等人(2020);Brebion等人(...
“维度诅咒”背后的数学,深入理解高维中惊人现象背后的数学原理
奥卡姆剃刀原理建议,相较于复杂模型,简单模型通常更优,因为它们不太可能发生过拟合(www.e993.com)2024年10月23日。这一原理在高维环境(维数诅咒发挥作用的地方)尤为相关,因为它鼓励降低模型复杂度。在高维场景中应用奥卡姆剃刀原理可能意味着通过降维(如通过PCA、特征选择等方法),从而减轻维数诅咒的某些影响。简化模型结构或特征空间有助于管理稀疏数...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法,在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案,从中选取一个最佳的。数据拟合、参数估计、插值等算法算法简介:比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用...
深度学习与第一性原理计算
密度泛函理论(densityfunctionaltheory,DFT)是第一性原理计算中最为广泛应用的方法[1]。DFT的核心思想是通过求解基态电子密度而非波函数来描述多电子系统的物理性质,相比于基于波函数的第一性原理计算方法(如Hartree—Fock方法、量子蒙特卡罗方法等),DFT能够处理更为实际的材料体系,同时保持相对较高的计算精度,可以较...
电子能量损失谱 (EELS)原理与应用
1.Log-Ratio方法。在入射光束(或区域选择孔径)定义的区域内估计样品厚度的最常用方法是记录低损耗光谱,并将零损耗峰下的面积I0与整个光谱下的总面积It进行比较。2.K-K求和法则的绝对厚度。能量损失谱的Kramers-Kronig分析给出了绝对试样厚度的值,以及与能量相关的介电数据,而不需要样品的化学成分。3.贝斯和规则...
概率电路+医疗领域知识的统一学习框架
3用领域知识学习PCs我们首先通过示例介绍我们提出的将六种关键类型的领域知识——泛化、单调性、上下文特定的独立性、类别不平衡、协同作用和特权信息——转化为领域约束C的方法。我们在统一的数学框架内制定这些约束,以便于与PCs轻松集成。假设给定了PC的结构G,那么从数据D和约束C学习PC的任务就简化为以下受约束的最...