【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格
GARCH模型的参数仍然通过信息准则确定,最终选择GARCH(1,1)来拟合模型残差。接下来,我们需要对GARCH拟合后的模型残差进行分析。检验结果如下:LB检验结果显示,模型残差不存在自相关性;ARCH检验结果表明,模型残差不存在异方差性。因此,我们认为模型残差为白噪声,已无可利用的信息,模型已经捕捉到了所有可用的线性关系。
昆仑万维与北大推出新一代MoE架构,专家吞吐速度最高提升2.1倍
图3丨在MoE++中不同Token所需要的平均FFN专家数量(2)稳定的路由。MoE++将前一层的路由分数合并到当前层的专家选择中。这些路由分数残差使每个Token在选择专家时考虑其先前的路由路径。如图4所示,路由分数残差有效地建立了不同MoE++层之间的联系,减小了路由分数的方差。同时,路由分数残差不改变路由分数的均值和取值...
追问Daily | 神经元也能感知心跳;首次捕捉人类细胞构建“分子公路...
研究团队通过对比传统的广义典型相关分析(GCCA)和SI-GCCA在处理自然语言和视频刺激后的脑电图(EEG)信号时的性能,发现SI-GCCA在多种实际情境下表现更佳。当训练数据量较少时(例如小于35分钟),传统的GCCA方法在脑电图(EEG)信号的分析中表现不佳,表现为过拟合,即只有在训练数据超过35分钟时,才能找到显著的内部主题...
图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI“创业”史
我的意思是,这些都是机器学习模型,它们只能将参数化的曲线拟合到数据分布中,在密度大的地方效果很好,而在密度小的地方效果就不好了。为什么他们会认为这是神奇的呢?JürgenSchmidhuber:也许是因为他们中的许多人都是风险投资家。他们被一些正在成立初创公司的科学家所说服,这些科学家声称他们的新初创公司非常接近成功...
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA...
可以看到降维后的Adam优化BP神经网络模型较稳定,且模型的误差基本都随着输入天数的增加先下降再上升,这是因为当输入天数增加时最开始模型获取的有效信息增加,使模型训练得更加精确,拟合效果更好;但随着输入天数增加过多,新增的股价数据是较久远缺少时效性的数据,提供的干扰信息多于有效信息,因此模型的误差会随后增大。
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
残差连接通过直接将输入信息与输出信息相加,将原始输入作为跳跃连接传递给后续层次,从而绕过了大部分的权重矩阵和激活函数(www.e993.com)2024年10月23日。这种直接传递保持了梯度的相对大小,减少了梯度消失的风险。残差连接降低了梯度消失问题的影响,同时残差映射的拟合相比于直接映射更容易优化,训练难度更低,这就代表着能够设计层次更深、更...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
缺点:容易过拟合,尤其是当树的深度过大时;对输入变量的尺度敏感。04、模型SPSSPRO实现根据房子的户型、电梯、面积、房龄、装修程度、容积率和绿化率,使用决策树方法预估该房子的房价。案例数据:案例操作:部分结果展示:7、集成稳健——随机森林回归模型...
如何制作数据分析图?excel制作数据分析图的教程
先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高,但是在x=0时,仍然有对应的数值,这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。“回归”工具为我们提供了三张图,分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。excel表格制作数据分析图的步骤5:在线性拟合图中可以看到,不但有根据要求生成的数据...
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2.处理过拟合任何与数据分析和训练模型相关的事情都与过拟合问题有很大关系。有许多不同的方法可以处理像验证这样的过拟合,例如卡尔曼滤波器和其他统计方法。3.调整交易信号我们的交易算法没有考虑到相互重叠和交叉的股票价格。考虑到该代码仅根据其比率要求买入或卖出,它并未考虑实际上哪个股票更高或更低。
基于ARCH模型的菜粕期货价格波动分析
ARCH-LM检验的结果所示,高阶ARCH效应被发现存在于菜粕收益率中,若对残差的拟合采用ARCH模型,不仅模型会滞后多期,而且模型效率会变得很低。因此,本文采用GARCH模型来拟合残差,本文在选择模型滞后阶数时,对各阶数的模型结果进行了对比,结果显示模型的估计效果不会因阶数变高而有明显改善,而且引入更多的变量能够对参数估计...