中国货币需求函数
在标准的货币需求方程中,实际货币余额(M/P)是实际(GDP)与名义利率(R)的函数,但很多国家的货币需求方程都是修正后的。比如戈德菲尔德于1973年对美国货币需求做的一次彻底研究,得出计量方程式如下:发现与标准的货币需求公式相比,美国货币需求存在时滞。即使拟合效果较好,R2是0.995%,D-W为1.73。中国的货币需求方程也与...
DeepMind最新成果剑指量子力学,FermiNet或将破解近百年计算难题
FermiNet引入了流之间的对称交互,使波函数更加通用、表达能力更强,且保留了Slater行列式的反对称特性变分量子蒙特卡罗如果要准确地通过最小化系统能量来拟合FermiNet,就需要评估所有可能出现的电子构型的波函数。显然,我们不能直接计算其精确值,只能估算其近似值。我们随机选择电子配置,评估每种电子排布的局部能量,将...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
在这篇知乎文章中,我们关注神经网络解释性领域的一个根本问题,即如何从一个解析分析的角度去严格预测出神经网络在训练过程中泛化能力的变化情况,并且精确的分析神经网络从欠拟合到过拟合的整个动态变化过程及其背后的根本原因。首先,我们将交互的阶数(复杂度)定义为交互中的输入变量的数量,。我们团队之前的工作发现神...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
神经网络偏向于拟合语义连贯的标签而不是随机标签,而且,与随机标签相比,网络拟合语义标签的熟练程度通常与其泛化能力相关。这种泛化也使得CNN这种架构能够拟合比模型参数量更多的样本。传统的机器学习观念认为,高容量模型往往会过度拟合,从而影响其对新数据的泛化,而PAC-贝叶斯理论则指出,模型更喜欢正确的数据标记。而...
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
ReLU函数:ReLU函数是近年来普遍应用的激活函数,当x>0时,ReLU函数导数为1,相比Sigmoid型函数,ReLU计算相对简单因此计算速度较快,且在一定程度上能够缓解神经网络的梯度消失问题。2.前馈神经网络拟合能力较强前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)或多层感知机(MultilayerPerceptrons,MLPs)是最有代表性的深度...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
损失函数做了约束,|T|表示树的叶节点的个数,即表示树的复杂度,参数α≥0控制二者之间的影响,相当于α越大,叶节点的个数对损失函数的影响越大,剪枝之后的决策树更易选择复杂度较小的树,α越小,表示叶节点的个数对损失函数影响越小,α=0意味着只考虑模型与训练集的拟合程度,不考虑模型的复杂度(www.e993.com)2024年10月23日。所以α的...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
33.欠拟合Underfitting-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。34.正则化Regularization-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。35.交叉验证Cross-Validation-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用...
如何制定主题乐园的年卡价格_澎湃号·政务_澎湃新闻-The Paper
1、通过回归分析找到x与f(x)的拟合函数关于x与f(x)之间的拟合函数,我们首先可以做一个思想实验:当年卡的价格非常高,高到游客购买一张年卡的价格可以覆盖全年每天都来主题乐园游玩的散票价格,这时几乎任何一位游客都不会选择购买年卡,这意味着x取值趋近于0,f(x)也趋近于0;而随着x值的增大,f(x)的值将会...
EMNLP 2023 | DeepMind提出大模型In-Context Learning的可解释...
本文介绍一篇来自谷歌DeepMind发表在NLP领域国际顶级会议EMNLP2023上的论文,该文提出了一种全新的框架来重新审视ICL过程,通常情况下,我们可以使用训练集在特定的假设类别中寻找到一个最佳拟合函数。本文作者发现,ICL可以学习到具有同样简单结构的函数,并且这些函数可以直接表现为具有Transformer架构的LLMs,其输入仅包含...
西蒙斯访谈(1):量化策略、职业与交易
据我们了解,使用HMM模型做量化策略,一定要注意参数过拟合、引用未来函数、模型具体算法更新等问题。大家可自行进行进一步研究,这里不再陈述。为什么去石溪大学数学系?▍主持人我来问两个促使你后来创立大奖章基金的事情。其中一个问题是关于你离开IDA、选择加入纽约州立石溪大学数学系,当时石溪大学的声誉远不如现在...