机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益率预测
神经网络是一种强大的非线性模型,能够通过学习大量历史数据中的复杂模式和关系,对债券收益率的变动进行建模和预测。通过构建适当的神经网络架构,可以有效地处理和分析历史机构净买入数据和国债收益率数据,从而探索机构行为对债市收益率的影响。(一)模型原理神经网络模型(见图8)通常可以分为输入层、隐藏层和输出层,其...
...AI公司发布“牛顿”物理学大模型,能从传感器数据中学习物理原理
上:预测土耳其的电力消耗;下:预测电力变压器的油温(来源:ArchetypeAI)Newton模型的训练数据来自超过5.9亿个样本,这些样本来自涵盖广泛物理行为的开源数据集,从电流和液体流动到光学传感器等。使用基于Transformer的深度神经网络,Newton模型对所有这些原始、嘈杂的传感器数据进行编码,并试图通过捕捉隐藏模式和统计...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
顺便说一下,值得注意的是,滤波器中的每个值都会影响到特征图中的每个元素——这在反向传播中是特别重要的。卷积层反向传播任何一个曾经试图从零编写自己的神经网络的人都知道,前向传播远远不到成功的一半。真正有趣的是当你开始反向传播的时候。现在,我们不必在反向传播上花心思——深度学习框架都为我们做好了,...
非Transformer架构新模型爆火,从第一性原理出发,MIT CSAIL衍生...
LFM架构还有很好的可扩展性,团队还推出了基于MoE的LFM40B(激活12B参数),能与更大规模的密集模型或MoE模型相媲美。LFM用的是一种液态神经网络(LNN),从第一性原理出发而构建,其计算单元植根于动态系统理论、信号处理和数值线性代数。这种架构还有一个特点:在内存效率方面特别强。基于Transformer的LLM中的KV缓存在...
债市供需 | 机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益...
(一)模型原理神经网络模型(见图8)通常可以分为输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层和每个隐藏层中的神经元数目均可以有多个。为了寻找输入数据X和真实数据Y之间的关系,需要初始化输入层到隐藏层神经元的权重和偏置,再经过非线性函数激活、加权求和,最终到达输出层。由于激活函数是非线性,使得模型可以描述X和Y之间更...
KAN干翻MLP,开创神经网络新范式!一个数十年前数学定理,竟被MIT...
其中一个基本组件——多层感知器(MLP),尽管立了大功,但这些建立在MLP之上的神经网络,却成为了「黑盒」(www.e993.com)2024年10月23日。因为,人们根本无法解释,其中运作的原理。为此,AI界的研究人员们一直在想,是否存在不同类型的神经网络,能够以更透明的方式,同样输出可靠的结果?
神经网络中所体现的数学思维方式
三、神经网络中的数学原理1.线性代数-线性代数在神经网络中起着至关重要的作用。神经网络中的权重矩阵和输入输出向量的运算都是基于线性代数的。例如,矩阵乘法用于计算神经元的净输入值,向量加法用于加上偏置项。-线性代数中的特征值和特征向量也与神经网络的性能有关。在一些情况下,可以通过分析神经网络的...
解锁生成式AI的秘密:神经网络与深度学习原理
神经网络基本原理本章重点提示:神经网络通过“学习”并存储训练集的一般规律,来解决训练集外的问题。神经网络以其参数的形式存储知识。每个神经元具有N+1个参数(N为输入数量),这些参数共同编码着学习到的规律。多层神经网络中的众多神经元共同构建了一个记忆库,存储着复杂且抽象的知识。神经网络的学习过程...
Google推出 !由神经网络驱动的实时游戏引擎:GameNGen
GameNGen是一个由GoogleDeepMind开发的游戏引擎,它完全依赖于神经模型来生成游戏画面。这个引擎能够以超过20帧每秒的速度实时模拟经典游戏《DOOM》,并且生成的画面质量与真实游戏非常接近。GameNGen下一帧预测的峰值信噪比达到29.4,可与有损JPEG压缩相媲美。人类在区分游戏短片和模拟短片时很难区分他们。
...公司部分仪器的原理是基于计算机视觉,这类仪器使用了神经网络...
同花顺(300033)金融研究中心04月01日讯,有投资者向力合科技(300800)提问,力合科技在仪器科技应用上有使用神经网络算法吗?公司回答表示,尊敬的投资者,您好!公司部分仪器的原理是基于计算机视觉,这类仪器使用了神经网络算法。感谢您的关注!点击进入互动平台查看更多回复信息...