【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...
作者重点介绍了用于市场状态识别的统计跳跃模型(JM),通过在每个状态转换时应用跳跃惩罚来增强状态持续性,从而与传统马尔可夫切换模型区分开来。作者的JM利用了一组仅从收益序列中得出的风险和收益指标作为特征集,并通过直接优化策略绩效的时间序列交叉验证方法来选择最优跳跃惩罚。结果表明,与隐马尔可夫模型指导的策略和...
数学建模竞赛常用模型——马尔科夫预测方法详解
马尔可夫(Markov)预测法,就是一种关于事件发生的概率预测方法。它是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻(或时期)变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是地理预测研究中重要的预测方法之一。(一)数学表达过程设{ξn,n=1,2,??????}\{\xi_n,n=1,2,···\}{ξn,n=1,...
谷歌提出全新RLHF方法:消除奖励模型,且无需对抗性训练
SPO方法主要包括两个方面。首先,该研究通过将RLHF构建为两者零和博弈(zero-sumgame),真正消除了奖励模型,从而更有能力处理实践中经常出现的噪声、非马尔可夫偏好。其次,通过利用博弈的对称性,该研究证明可以简单地以自我博弈的方式训练单个智能体,从而消除了不稳定对抗训练的需要。实际上,这相当于从智能体中采...
自动驾驶自监督端到端技术盘点
有监督(Supervised):监督学习是从给定的带标签训练数据集中学习出一个函数(模型参数),在输入新的测试数据时,可以根据这个函数预测结果;无监督(Unsupervisedg):无监督学习是从无标签数据中分析数据本身的规律性等解析特征。无监督学习算法分为两大类:基于概率密度函数估计的方法和基于样本间相似性度量的方法;半监督...
扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
扩散模型的卓越性能离不开众多方法论创新,这些创新显著扩大了扩散模型的范围并增强了其功能,使其能够进行高保真度生成、高效采样以及灵活控制样本生成。例如,[60–63]将扩散模型扩展到离散数据生成,而传统的扩散模型针对的是连续数据。与此同时,有一条活跃的研究线旨在加速扩散模型的样本生成速度[64–74]。最后但同样...
“单纯靠大模型无法实现 AGI”!万字长文看人工智能演进 | 新程序员
导读人工智能当前的发展瞬息万变,未来究竟会如何演进?AGI究竟是否会到来?本文作者深入分析了AI的起源和演变,并对AI技术的关键转折点和里程碑事件进行总结(www.e993.com)2024年10月28日。人工智能几经起落,作者特别强调,单纯依靠大模型是无法实现通用人工智能的,人工智能三大范式的融合是实现通用人工智能的基础。
复杂决策|ABM+机器学习:如何理解终局之战?
总之,传统博弈论是无法有效解决“非常规复杂战略博弈”问题的。面对“非常规复杂战略博弈”问题,我们亟需超越传统博弈论的框架,探索新的理论工具与分析方法。ABM+机器学习:非常规复杂博弈的解决方案我们认为,要处理“非常规复杂战略博弈”问题,以基于行为体的建模(Agent-BasedModelling,ABM)系统为核心,再结合强化学习...
重磅:比较 NeSy和StarAI系统 的7个维度
另一方面,NeSy通过符号知识扩展神经网络,专注于可扩展的近似模型,对语义问题关注较少。特别是,NeSy技术通常可以通过神经网络的明确参数化来表征,即潜在表示的层级结构,并通过梯度基的反向传播范式进行学习。尽管关注点和方法不同,但这两个领域都希望实现相同的目标,即整合学习和推理。因此,这两个领域之间相对缺乏互动...
地球上最会赚钱的人_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper
在1980年代,Simons尝试多种交易策略,最初的尝试并不成功。他尝试了包括隐藏马尔可夫模型在内的多种预测模型,但这些模型初期并未带来预期的收益。到了1988年,Simons改进了他的模型,转向完全量化的策略,这一策略最终被证明是非常成功的。文艺复兴科技的MedallionFund开始产生异常高的回报,平均年回报达到了30%以上,远远...
地球上最会赚钱的人,留下了哪些顶级判断力思维? |【经纬低调分享】
在不确定性的海洋中,詹姆斯·哈里斯·西蒙斯,这位文艺复兴基金的掌舵者,以其独特的概率洞察和算法智慧破浪前行。他的人生哲学和投资策略,为我们揭示了在混沌世界中寻找秩序的可能性。西蒙斯是一位屡获殊荣的数学家、量化投资领域的传奇人物。他创立的文艺复兴科技公司(RenaissanceTechnologies)开创了量化交易的先河,并成...