理解ADC积分非线性(INL)误差
这再次突显了基于代码中心的定义的缺点,即在某些情况下无法描述传递函数的非线性。本文中讨论的INL定义被归类为基于端点的定义,因为它们只使用第一个和最后一个代码来推导参考线。定义INL误差的另一种方法是最佳拟合方法。在这种情况下,使用穿过所有代码的直线拟合作为参考线。本系列的下一篇文章将详细研究最佳拟合方法...
【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格
??检验市场是否为弱式有效的主流方法主要分为两类:一是检验股票价格序列是否符合随机游走,常用方法包括单位根检验、Hurst指数检验和方差比检验;二是检验价格序列是否具有序列独立性,常用方法包括BDS检验、游程检验和序列相关检验等。然而,从实证结果来看,市场尚未完全达到弱式有效的直观体现是我们仍然可以通过历史K线指标...
共同推进计量经济学科前沿理论研究及应用
纠偏机器学习通常需要估计未知的Riesz表示,惠特尼·纽维(WhitneyNewey)论文的一大创新是提供了Riesz表示的Riesz回归估计量,这些估计量依赖感兴趣的参数,而不是显式的公式,并且可使用任何机器学习方法来估计,包括神经网络和随机森林。另一大创新是针对依赖广义回归的参数(包括高维广义线性模型)的纠偏机器学习方法,纽维(Newe...
美国就业数据为何大幅调整?
历史显示,经济波动较大时期,就业人数和企业数量也会大幅波动,数据修正幅度走阔。背后原因在于,“线性模型”无法准确估计经济非线性变化。底层的逻辑是,在经济波动较大时期,无论是既有样本的受访者还是样本本身,均没有按照历史的轨道演绎,故而“偏稳定”的模型相较剧烈变化的现实,模型精度不够。疫情之后美国就...
Nature Machine Intelligence发表!港理工与港中文团队携手共探...
微/纳米机器人的驱动方法中,声驱动和磁驱动系统具有高度非线性特性,传统方法难以实现精确建模,利用深度学习良好的非线性拟合能力和快速的预测速度,可以成功模拟这些复杂驱动系统的动力特性。研究人员表明,基于深度卷积神经网络的模型能准确模拟磁致动系统,其建模的平均绝对误差远小于所有现有模型及其变体。此外,基于物理的...
深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解
上面已经看到,当参数数量增加时,线性回归模型存在维度诅咒问题(www.e993.com)2024年10月24日。解决这个问题的方法是对参数进行期望处理,并创建一个不需要计算参数的情况。这是什么意思呢?继续上面的线性回归模型,公式如下。现在我们假设参数w遵循高斯分布,输出y也将遵循高斯分布,因为矩阵??只是一个常数值矩阵。我们假设参数遵循以下高斯分布...
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式|定理|算法|正则化_网易订阅
1996年,统计学家罗伯特·蒂布斯兰尼有了一个新想法,他引入了另一个超参数来调整线性回归。线性回归可能是科学中最常用的技巧。早在18世纪末,博斯科维克、拉普拉斯、勒让德和高斯就已经定义了这种拟合法,并将其用于消除天体测量误差以及在这种误差存在的情况下进行预测。
第二届光谱技术及应用大会日程安排公布
导读:为进一步推动光谱技术的应用与融合,探讨我国光谱技术的发展趋势和远景目标,促进光谱技术和仪器的进步与创新,中国光学工程学会将于2024年5月在大连举办“第二届光谱技术及应用大会”。第二届光谱技术及应用大会2024年5月9-11日大连凯宾斯基饭店光谱技术是近代光学计量的重要分支,通过对物质光谱的探测、分析来获...
开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...
RLHF-PPO和DPO是什么?最初的LLM对齐方法RLHF-PPO一直都是OpenAI的InstructGPT和ChatGPT中部署的LLM的主干技术。但是,最近几个月,随着DPO微调型LLM的涌现,情况发生了变化——其对公共排行榜产生了重大影响。DPO广受欢迎的原因也许是其无奖励的特性,这使得其更易使用:不同于PPO...
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
6、example包:一些简单的能跑通的例子,主要包括机器学习的分类和回归两类问题,有曲线的拟合,螺旋曲线的分类,手写数字的识别以及序列数据的预测。接下来就从下至上,全栈式地简答串一下每层涉及的核心概念和简单实现。二、线性代数与张量运算首先进入深度学习的第一层:张量操作层。张量(多维数组)的操作和计算是深...