【华安证券·金融工程】专题报告:RSAP-DFM:基于连续状态的动态...
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,它对个股收益产生不同程度的影响,从而改变个股的因...
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...
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
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,不能基于哈达玛积定义形成实值向量的F...
大连理工提出小样本识别DeepBDC,6项基准性能最好
,每个元素都是1,是单位矩阵,??表示哈达玛乘积。该研究表示。2.3DeepBDC的两种实例化在实际的小样本分类训练中,研究者通常会构建一系列的分类任务,即共有类,每类个样本。其中这个样本组成支撑集,同时每一类中有张图像称为查询集。一种典型的小样本学习范式是以ProtoNet为代表的元学习,...
CVPR 2022 | 大连理工提出小样本识别DeepBDC,6项基准性能最好
在本文中,该研究提出了一种基于深度布朗距离协方差(DeepBDC)的方法用于小样本分类任务。布朗距离协方差(BrownianDistanceCovariance,BDC)最早由Gábor等人提出,其定义为联合特征函数与边缘乘积之间的欧氏距离。它可以很自然地量化两个随机变量之间的相关性。