详细揭秘!期权现代定价模型

C(S,t)=S0N(d1)??Ke??r(T??t)N(d2)对于欧式看跌期权(PutOption),Black-Scholes公式为:P(S,t)=Ke??r(T??t)N(??d2)??S0N(??d1)其中:d1=ln??(S0/K)+(r+12σ2)(T??t)σT??td2=d1??σT??t$S_0$:当前标的资产价格$K$:行权价格$T$:期...

论文推荐| 冯文卿:高分辨率遥感影像的随机森林变化检测方法

归一化处理后的光谱差异影像记为N′1;归一化后的Gabor差异影像记为N′2。接着,本文采用OSTU算法对归一化后的影像N′1和N′2进行阈值分割,并采用图2所示的逻辑运算规则来获取初始像素级变化检测结果,其中变化像素值为1,未变化像素值为0,并将该结果作为对象级变化检测分析执行的前提,以获取更佳的影像分析结果。

抛弃编码器-解码器架构,用扩散模型做边缘检测效果更好,国防科大...

如图2左下角所示,该方法将自适应的快速傅立叶变换滤波器(AdaptiveFFT-filter)集成到了去噪Unet网络中,位置在解耦操作之前,以在频域中自适应过滤并分离出边缘图和噪声分量。具体来说,给定编码器特征,该方法首先沿空间维度执行二维的傅里叶变换(FFT),并将变换后的特征表示为。紧接着,为了训练这个自适应频...

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将球形信号的平面投影作为卷积神经网络的输入的这种天真做法是注定要失败的,如下图1所示,而这种投影引起的空间扭曲会导致CNN无法共享权重。图1这篇论文中介绍了如何构建球形CNN的模块,提出了利用广义傅里叶变换(FFT)进行快速群卷积(互相关)的操作。通过傅里叶变换来实现球形CNN的示意图如下所示:最佳论文3:Cont...