【华安证券·金融工程】专题报告:RSAP-DFM:基于连续状态的动态...
我们利用GRU模型从x中提取隐藏的股票特征:其中,⊙是哈达玛乘积,W??和U??是可训练的权重和偏差。在下文中,我们用e表示ht。2.双重状态转换编码器(Dual-Regime-ShiftingEncoder)结构在我们看来,动态因子模型中的状态转换具有双重作用。首先,它通过影响整个市场的收益从而影响因子收益。其次,它...
代数运算对应于认知运算,使用随机向量表示计算函数 VSA到VFA
4.2.1基于Hadamard乘积的VFA两个向量之间的Hadamard乘积是向量分量相乘得到的向量:这种关系将在下文中用于确定哈达玛FPE的核形状。哈达玛FPE需要一个复杂的状态空间。一个常用的VSA框架(Gayler,1998b;Kanerva,2009)使用具有哈达玛积绑定的实值分量,其中保持范数的向量是双极性向量。然而,不能基于...
高效因子分解:Resonator networks 2|向量|张量|算法|码本|大语言...
给定一个由一组离散的高维向量的哈达玛乘积形成的复合向量,谐振器网络可以有效地将复合向量分解为这些因子。我们将谐振器网络的性能与基于优化的方法(包括交替最小二乘法和几种基于梯度的算法)进行了比较,结果显示谐振器网络在几个重要方面具有优势。这种优势是通过利用非线性动力学和叠加搜索的结合实现的,通过这种方式...
具有神经形态谐振器网络的视觉里程计|向量|算法|信号|配准|傅里叶...
这可以用来实现与周期性变换(如旋转)的绑定操作的等变性。[69]采用了一种类似的机制,将基于事件的视觉像素编码为超维向量,使用的是排列而不是哈达玛乘积进行绑定。图2所示的形状旋转数据集的误差报告和轨迹,以及图4所示的轨迹,是使用常规DFT码本矩阵获得的。图4中的轨迹是使用向量大小为N=3072的随机码本矩阵获得...
大连理工提出小样本识别DeepBDC,6项基准性能最好
除此之外,互信息(MutualInformation,MI)也是一种典型的度量方法,它可以通过两个随机变量的联合分布与边缘乘积之间的KL-散度来量化其相关性。但遗憾的是,在高维空间中,MI的计算比较困难,往往涉及到复杂的概率密度建模或KL-divergence的下界估计。
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络 (二)
这里的指的是傅里叶逆变换,是哈达玛乘积,指的是两个矩阵(或向量)的逐点乘积(Element-wiseMultiplication)(www.e993.com)2024年10月21日。仔细观察上面这个公式,它的直观含义可以用一句话来概括:空(时)域卷积等于频域乘积。简单来说就是,如果要算与的卷积,可以先将它们通过傅里叶变换变换到频域中,将两个函数在频域中相乘,然后再通过傅...
CVPR 2022 | 大连理工提出小样本识别DeepBDC,6项基准性能最好
除此之外,互信息(MutualInformation,MI)也是一种典型的度量方法,它可以通过两个随机变量的联合分布与边缘乘积之间的KL-散度来量化其相关性。但遗憾的是,在高维空间中,MI的计算比较困难,往往涉及到复杂的概率密度建模或KL-divergence的下界估计。