TPAMI 2024 | ProCo:无限contrastive pairs的长尾对比学习
vMF分布参数的最大似然估计有近似解析解且仅依赖于特征的一阶矩统计量,因此可以高效地估计分布的参数,并且严格推导出contrastiveloss的期望,从而实现无限数量contrastivepairs的对比学习。图1ProCo算法根据不同batch的特征来估计样本的分布,通过采样无限数量的样本,可以得到期望contrastiveloss的解析解...
BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型
我们期望网络忽略这个虚拟参数,即我们假设估计的u的后验与均匀先验相似。我们将BayesFlow的性能与以下能够进行摊销无似然推断的最新方法进行了比较:条件变分自编码器(cVAE)[35]、带有自回归流的cVAE(cVAE-IAF)[26]、带有异方差损失的深度推断(DeepInference)[41]、通过LSTM神经网络学习信息摘要统计量的近似贝叶斯计算...
深度| 通过方差分析详解最流行的Xavier权重初始化方法
其中特定项6^0.5来源于区间[-a,a]内均匀分布的方差a^2/3。当然权重也可以从均值为0、方差服从上述表达式的正态分布中采样。在本论文之前,一般标准的初始化技术是从区间[-1/n^0.5,1/n^0.5]内均匀分布中采样权重。这样会使权重之间的方差变为Var[W^L]=1/3n^L,把该方差代入我们用于...
趣题:均匀分布且和为常数的n个变量
这样的话变量又不是均匀分布的了,这将让变量更容易取到中间去,因为X和X太小或太大往往算不出合法的X(下图是Mathematica模拟的结果)。我试图从“n个变量的和的期望值是n/2”出发,证明和为1.5的3个变量不可能均匀分布在0到1之间。不过,最终还是没有找到突破口。在上面n为偶数的情况下,有n/2对不独立的变...
随机变量:常见的离散型、连续型随机变量有哪些特点?
概率分布:泊松分布不同参数下的分布函数如下:这里重点关注泊松分布的平均发生次数(即期望值)=λ,而且后面我们将知道,泊松分布的方差也是λ。4.几何分布:G(p)定义:重复进行随机事件,直到事件发生为止才停下。X为首次发生时共做的事件的次数。每次发生的概率均为p,则X~G(p)...
常用的连续概率分布汇总
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)(www.e993.com)2024年10月23日。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。正态性检验包括Shapiro-WilkW检验、Anderson-Darling检验(AD-Test)和Kolmogorov-Smirnov检验。
加入联邦学习的客户端设备——随机选择真的好吗?
为了评估数据分布异质性的影响,作者为每个客户端保持相同的CPU资源(即2个CPU),并生成一个有偏差的类和特征分布。具体来说,以这样的方式分布数据集,每个客户端分别从2(No-IID(2))、5(No-IID(5))和10(No-IID(10))类中获得相等数量的图像。由图2(b)中可以看出,不同的No-IID分布在准确...
【国盛量化】BL模型的泛化扩展:熵池模型之理论篇 | 量化专题报告
虽然BL模型已然能够通过贝叶斯方法将相应的资产绝对收益和相对收益观点融入到所估计的均值方差中,但是观点的灵活性较弱,必须为确定的收益率期望观点。对于收益率中位数、收益率范围、收益率排序、波动率、相关性、尾部分布、非线性特征等等观点BL模型无法融合,而实际投资过程中产生的观点有很多都是诸如判定方向或者大致区...
高手如何赚钱
7.上面的例子里,对冲牺牲了一小部分期望值,换来了一些确定性,体现为在不同结果上的回报分布是均匀的。后面会提及在多次博弈中,这种均匀分布对整体回报的好处。8.案例里下注者随着比赛的进程,对B球队下注对冲风险,以获得稳赢的结果,也算是某种贝叶斯更新,根据新的信息来评估过去的决策和概率权,并更新下注。
【华泰金工林晓明团队】因子观点融入机器学习——华泰人工智能...
传统的风险评估方法是采用适应性预期,即基于过去一段时间内的资产价格序列计算投资组合风险度量指标,如方差、在险价值、期望损失等,作为对截面风险的评估结果。然而,传统方法存在三个明显缺陷。首先,适应性预期以历史时间序列的波动代表未来某一时点的截面风险,存在度量维度不一致的问题。其次,由于资本市场瞬息万变,历史...