机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益率预测
模型构建上,本文根据训练数据实际情况对神经网络模型做了适应性调整。一是根据数据量选择适合的层数和神经元个数以防止过拟合;二是模型激活函数根据任务性质选择了Sigmoid非线性函数,解决了阶跃函数在0点无偏导数的问题;三是在目标函数中加入了正则项,以提高数值稳定性和模型的泛化能力。训练过程中,本文首先尝试了...
债市供需 | 机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益...
模型构建上,本文根据训练数据实际情况对神经网络模型做了适应性调整。一是根据数据量选择适合的层数和神经元个数以防止过拟合;二是模型激活函数根据任务性质选择了Sigmoid非线性函数,解决了阶跃函数在0点无偏导数的问题;三是在目标函数中加入了正则项,以提高数值稳定性和模型的泛化能力。训练过程中,本文首先尝试了不...
一篇文章系统看懂大模型
模型微调Fine-tuning:模型微调表示大模型在特定任务或小数据集上进一步训练模型以提高模型解决针对性问题的表现,与预训练阶段不同的是微调阶段使用的数据量相比更小,且主要使用垂直领域的数据,通过微调获得的是一个垂直模型和行业模型,模型微调,就好像入职支持的毕业生,开始接受企业的专业技能的培训;提示词工程Prompt...
深度|NVIDIA副总裁谈加速计算与AI:变革之力,潮起时,众船皆升
你可以开一辆车开300年,每80年,你可能需要换个司机,但你可以用一箱油开那辆车300年,如果这些车设计得像我们在架构中所做的那样具有相同的能效提升,那将是一个惊人的统计数据,这个数据令人难以置信,但它是真实的,更令人难以置信的是,当我们提高能效时,如果你镜像这条曲线并查看性能增益,你会发现它超出了屏幕,...
硅谷顶级风投a16z创始人:未来销售智能可能就像销售大米一样,变成...
然而,计算机行业基本上走上了另一条道路,99%的发展都集中在我们今天所见的传统计算机上,而研究神经网络的这部分仅限于学术界,而且进展缓慢。多年间,神经网络研究人员虽然不断取得学位,但在实际应用中几乎没有什么可展示的成果。坦白说,如果你与该领域的人交谈,他们会告诉你,在很长一段时间内,这个领域没什么值得...
辉羲智能:国产大算力智驾芯片发布!探索智能计算的边界
仅有数据是不够的,辉羲智能指出,算力和算法必须与数据量同步增长,才能发挥其真正的价值(www.e993.com)2024年10月25日。在当前的数据驱动时代,算力瓶颈已经成为制约智能计算发展的主要问题之一。超级计算机和并行处理芯片的发展路径,展示了如何通过硬件的提升推动算法的快速进步。通过神经网络与搜索算法的结合,系统能够以极快的速度完成任务。这种算法...
智能时代的模式识别:技术进步与应用前景探讨|算法|计算机视觉|...
特征提取是模式识别中至关重要的一步。有效的特征能够显著提高分类的准确性和效率,deduciblelongevity,。常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和卷积神经网络(CNN)等。选择合适的特征提取方法可以帮助我们更好地理解数据的内在结构,vipjima,。
端侧AI应用加速落地,NPU起量降本在路上
而随着端侧AI产品的快速增长,应用于端侧、边缘侧的AI算力芯片NPU(神经网络处理单元)或将逐步起量。NPU能够更高效率、更低能耗地处理人工神经网络、随机森林等机器学习算法和深度学习模型,被认为是更适合边缘侧、端侧的处理器,与GPU、CPU共同构成当前的AI计算底座。
自动驾驶端到端方案与安全的底层逻辑
华为的ADS3.0端到端方案采用的是TwoModel模式,将ADS2.0中GOD(GeneralObstacleDetection,通用障碍物检测网络)和RCR(RoadCognition&Reasoning,道路拓扑推理网络)都神经网络化,并将这部分算法纳入到一个完整的GOD感知神经网络之中,而后再将感知数据交由PDP决策神经网络来规划行车路线,输出最终决策轨迹结果...
2024重组胶原蛋白行业白皮书:从美业革新先锋到精准医疗动力源
数据来源:《蛋白质交联用酶的作用机制及研究进展》,蛋壳研究院此外,设计新型交联区域也是增强胶原蛋白力学性能的一种有效策略。通过在分子端部或其他合适位置引入具备自组装能力的功能性结构域,如病毒衣壳蛋白的缠绕区,可以在胶原蛋白分子间形成额外的交联点。这些功能性结构域通过自组装形成稳定的分子结构,进一步加强了...