随机梯度下降的演化力学分析:灾难遗忘与涡旋容量
III.COVARIANCEMATRIXOFTHESTOCHASTICDYNAMICS随机动力学的协方差矩阵由于随机过程的协方差在主成分分析(PCA)中起着关键作用,我们接下来介绍一种替代性的随机分解方法来分析动态。这样做,我们能够了解到协方差与用于玻尔兹曼分布的“真实”能量函数之间的关键关系,这是当前工作的主要目标。A.随机分解回顾自然...
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合...
随着计算机技术的发展,利用现代统计学和编程语言进行数据分析和投资组合优化变得越来越普遍和容易。R语言作为一种功能强大的数据分析工具,提供了丰富的包和函数来支持马科维茨均值-方差模型的实施和可视化。本论文旨在帮助客户使用R语言实现马科维茨均值-方差模型,并通过可视化方式展示最优投资组合的预期收益率随时间变化...
基础架构竞争激烈,LSTM原作者提出指数门控xLSTM,性能直逼...
的相乘得到输出。协方差更新规则最大化了二值向量的可分离性,使mLSTM获得了优秀的存储和检索能力。与sLSTM不同,mLSTM内部没有单元间的记忆混合,因此具有完全并行性。2.3xLSTM架构在得到sLSTM和mLSTM模块后,作者开始构建全新的xLSTM网络,为了提高网络的非线性表达能力,作者将sLSTM和mLSTM集成到残差模块中,...
资产组合选择理论:加入无风险资产的前沿边界的推导
为什么加入无风险资产以后目标函数是不变的呢,因为加入了无风险资产以后,它是不影响原有风险组合的方差的,因为无风险资产它本身是没有风险的,它和任何其他的风险资产的协方差也是等于0的。所以加入了无风险资产之后的n种风险资产和一种无风险资产组合它的方差仍然是不变的,和n种风险资产组合的方差是一样的,所以这...
协方差矩阵的意义及其应用,线性代数和各种应用之间的一个联系
协方差矩阵最重要的特点是它是半正定的,那么久可以用乔里斯基分解了(Choleskydecomposition):简而言之,乔里斯基分解是将一个正定矩阵分解为下三角矩阵与其转置的乘积。在实践中,人们用它来生成相关的随机变量,方法是将协方差矩阵分解成标准正态分布,然后将下三角相乘。此外,矩阵分解在很多方面都是有帮助的,因为使用隐...
【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰...
模型首先对方差进行估计,使用指数加权移动平均法,其具体计算公式如下其中ρ代表资产数量,对p个资产的方差分别估计,σj,t2是第j个资产第t期方差的估计,εj,t-1是第j个资产第t-1期资产收益率的零均值残差向量,τσ是方差估计模型的半衰期(www.e993.com)2024年10月23日。权重,相比RiskMetrics2006模型中...
每日一词 | 极化协方差矩阵 Polarime...
本文原标题:《每日一词|极化协方差矩阵PolarimetricCovarianceMatrix》↑点击上方「中国测绘学会」可快速关注我们极化散射矢量与其共轭转置矢量相乘并进行空间平均得到的四维方阵,在互易性条件满足情况下,缩减为三维方阵。来源:《测绘学名词》(第三版),科学出版社...
量子力学中的不确定性原理到底在说什么?
平均值、方差和标准差都是概率统计里最基础的东西,大家在中学数学里也学过了,这里我就不再细说了。在这里,我们只要知道方差和标准差可以衡量一个样本的波动情况,方差、标准差大,就说明它们偏离平均水平越厉害就行了。04不确定性原理好,再回到主题。我们刚刚不是在讲不确定性原理的么,为什么这里突然讲起了方差...
陈键飞:基于随机量化的高效神经网络训练理论及算法
另外,我们还设计了精巧的量化的策略,在知道量化方差有多大的情况下,通过合理的去设计量化策略更好的最小化方差。我们的算法即使在量化到2bit的时候都不会损失精度,甚至更极端的时候达到1.25bit的时候才会损失精度,但仍然能够收敛。因为压缩比加速更容易实现,不需要压缩后的矩阵还能够高效的做乘法。
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
1)DecreaseGINI:对于回归问题,直接使用argmax(VarVarLeftVarRight)作为评判标准,即当前节点训练集的方差Var减去左节点的方差VarLeft和右节点的方差VarRight。2)DecreaseAccuracy:对于一棵树Tb(x),我们用OOB样本可以得到测试误差1;然后随机改变OOB样本的第j列:保持其他列不变,对第j列进行随机的上下置换,得到误...