使用深度强化学习预测股票:DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN...

init()接受两个参数:data,表示股票价格数据;history_t,定义环境应该维持多少时间步长。通过设置data和history_t值并调用reset(),构造函数初始化了环境。Reset()初始化或重置环境的内部状态变量,包括当前时间步长(self.t)、完成标志、总利润、未平仓头寸、头寸值和历史价格。该方法返回由头寸价值和价格历史组成的观测...

展览预告|白梦帆&吴牧寒双个展:如是我见 Thus Have We Seen

NanKeGalleryispleasedtopresentMengfanBai&MuhanWu:ThusHaveWeSeen,atwo-personexhibitionthatplacesoneofthepremieremergingpaintersindialoguewithoneofthemostcriticallyacclaimedemerginginstallationartistsofourtime,featuringanewbodyofpaintingbyBai,...

超干!Gain 算法实现缺失值预测

Gain算法是由GAN网络推广而来,其中生成器用来准确估算缺失数据,判别器为判别预测值和真实值之间的误差,从而更新生成器和判别器的参数。同样按照GAN网络基本原则,其基本目标为寻找纳什平衡点,使其生成器和判别器loss相同得到最佳结果。项目整体过程分为数据集准备、数据处理、以及网络结构搭建和模型训练,具体介绍如下:2.1...

如何解决混合精度训练大模型的局限性问题

在非常深的T5模型中,注意力值会在层上累积,最终达到FP16范围之外,这会导致值无穷大,比如在BN层中出现nan。他们是通过将INF值改为在FP16的最大值解决了这个问题,并且发现这对推断的影响可以忽略不计。另一个常见问题是ADAM优化器的限制。作为一个小更新,ADAM使用梯度的第一和第二矩的移动平均来适应模型中每个...

基于LSTM-CNN的人体活动识别

利用线性插值可以避免采集过程中出现NaN的数据丢失的问题。它将通过插值法填充缺失的值。虽然在这个数据集中只有一个NaN值,但为了我们的展示,还是需要实现它。interpolation_fn=interp1d(df['activityEncode'],df['Z'],kind='linear')null_list=df[df['Z'].isnull()].index.tolist()...

【资讯】超全汇总!机器学习常用术语词汇表

一种分类任务,可输出两种互斥类别之一(www.e993.com)2024年11月3日。例如,对电子邮件进行评估并输出“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的机器学习模型就是一个二元分类器。分箱(binning)请参阅分桶。分桶(bucketing)将一个特征(通常是连续特征)转换成多个二元特征(称为桶或箱),通常根据值区间进行转换。例如,您可以将温度区间分割为离散分箱...

YOLOF:速度和效果均超过YOLOv4的检测模型

YOLOF全称是YouOnlyLookOne-levelFeature,其通过详细的实验指出特征金字塔FPN模块的成功在于其对目标优化问题的分治解决方案,而不是我们常说的多尺度特征融合。针对该结论,设计了一个简洁优雅的无需复杂FPN的网络结构,仅仅依靠单尺度特征即可取得相匹配的效果,并且具备极快的推理速度,是一个不错的算法...

01762--萬咖壹聯:二零二零年中期報告

我們以股份為基礎的付款開支由截至二零一九年六月三十日止六個月的人民幣21.4百萬元減少至截至二零二零年六月三十日止六個月的人民幣10.3百萬元,原因是就二零二零年內我們授予多名承授人的額外21,013,000個受限制股份單位以股份為基礎的付款開支於歸屬期內以低於二零一九年同期的授出日期公平值確認。

知识精讲 | Yolov3和Yolov4核心内容、代码梳理

可以看到右图GIOU_Loss中,增加了相交尺度的衡量方式,缓解了单纯IOU_Loss时的尴尬。但为什么仅仅说缓解呢?因为还存在一种不足:问题:状态1、2、3都是预测框在目标框内部且预测框大小一致的情况,这时预测框和目标框的差集都是相同的,因此这三种状态的GIOU值也都是相同的,这时GIOU退化成了IOU,无法区分相对位置关...

GoPro新品HERO 8 Black延迟发货,盘后一度暴跌逾20%

这里有三个分类特征:Sex,Has_Masters和Has_Bachelors。你可以用one-hot编码来更好地表示关系,或者你可以保持它们的原样。数据集中有两个连续的特征:Age和Bounties。它们在计量单位上有很大的不同,所以你需要将它们的比例标准化。由于所有变量都是数值型的,你可以考虑使用以下方法来标准化连续特征:...