深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略

若是常规的梯度下降法,小人会每次向着最陡峭的方向下山,在复杂的地形上可能会震荡或来回摆动,导致参数收敛波动较大或者走不出局部最小值点。而动量梯度下降法则根据小人过去的下降方向给小人当前的方向和速度施加惯性,不会因为局部的陡坡而剧烈改变方向,从而减少来回摆动的现象,更加平稳地向山脚(全局最小点)移动。R...

模型篇P1:机器学习基本概念

梯度下降(GradientDescent):这是最常见的优化方法,它通过计算损失函数的梯度并按照梯度的反方向更新模型参数来降低损失函数的值。这种方法有多种变体,如批量梯度下降(BatchGradientDescent)、随机梯度下降(StochasticGradientDescent)和小批量梯度下降(Mini-batchGradientDescent)。牛顿法(Newton'sMethod):这种方...

基于GBRT模型的海洋平台结构裂纹扩展识别 | 科技导报

提升树主要采用加法模型,主要思想是不断拟合残差,利用梯度下降法拟合残差。GBRT算法是一种迭代的回归树算法,由多棵回归树组成,所有回归树的结论累加起来为最终结果。GBRT算法使用了前向分布算法,其思想是基于当前模型和拟合函数选择合适的决策树函数,从而最小化损失函数。GBRT的加法模型如下其算法流程为,Step1:准备...

主动推理、形态发生和计算精神病学

我们现在转向这个生成模型的构建,我们使用变分过滤作为量化和最小化变分自由能的方法,这将内部状态及其马尔可夫毯的分散放置在上限上,这允许我们将任何自组织过程转化为自由能景观上的梯度下降,其中盆地(极小值)对应于吸引子状态,或目标状态——类似于目标形态——如下所述。4.2主动推理作为形态发生的计算框架在这...

梯度下降引发AI大牛们“激辩”,网友:每个人的答案都值得一看

所谓梯度下降法,就是一种寻找目标函数最小化的方法,它利用梯度信息,经过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。这一思想更形象地解释就是下山。假设当你站在山上时雾很大,想尽快下山的你却无法看清下山路线,那么就只能利用周围的环境信息走一步算一步,也就是以当前位置为准,找到最陡峭的地方往下走。重复这个计...

一文看懂各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法

使用标准形式的批量梯度下降还有一个问题,就是在训练大型数据集时存在冗余的权重更新(www.e993.com)2024年11月20日。标准梯度下降的上述问题在随机梯度下降方法中得到了解决。1.随机梯度下降(SDG)随机梯度下降(Stochasticgradientdescent,SGD)对每个训练样本进行参数更新,每次执行都进行一次更新,且执行速度更快。

迁移学习在无评级信用债发行定价中的应用

其次,使用随机梯度下降法,求解估值误差最小时的神经网络参数集合最后,将参数代入ptrating=f(xtrating;2.特征分析本文选取2018年1月1日—2021年12月的中长期产业信用债作为训练数据,2022年1月—9月作为测试集。对模型数据预处理后进行特征分析,使用XGBoosting进行回归,主要指标重要性得分如图4所示。

美团技术解析:自动驾驶中的决策规划算法概述

通过搜索来解决运动规划问题是最朴素的思路之一,其基本思想是将状态空间通过确定的方式离散成一个图,然后利用各种启发式搜索算法搜索可行解甚至是最优解。在将状态空间离散化的过程中,需要注意的是确保最终形成的栅格具有最大的覆盖面积,同时不会重复。如图5所示,左边的栅格是由直行、左转90°、右转90°这三种行为生...

机器学习算法中的概率方法

其中L(θ)是连续可微函数。梯度下降是一种一阶(frstorder)优化方法,是求解无约束优化问题最简单、最经典的求解方法之一。梯度下降的基本思路?梯度下降贪心地迭代式地最小化L(θ)。梯度下降希望找到一个方向(单位向量)v使得L在这个方向下降最快,并在这个方向前进α的距离...

人工智能新技术:联邦学习的前世今生

一方面,联邦学习理论上是可以获得最优解的,通过梯度下降迭代过程,可以实现联邦间的特征组合和交叉建模,从而解决如“异或”这样的非线性问题,这等价于把数据拼到一起后进行机器学习的效果。异或问题如下表所示:注:“Bad”例如不守信用的老赖传统的子模型法为了控制数据泄露的风险,往往只能带少量样本的标签(Label)...