1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)_手机...
某一个经济要素改变会带动另一要素的改变,而这一要素反过来会反馈给前一个要素从而循环加强该要素的变化,导致社会产生的变动沿着这一方向不断加剧。因此,社会经济的各个要素的常态不是均衡,而是循环往复的相互影响,具有累积效应的不断运动。缪达尔的这一理论有着极其广泛的应用。他在《美国的困境:黑人问题和现代民主》...
自动驾驶理论新突破登Nature子刊!清华、密歇根联合提出三条技术...
理论上分析,稀疏度灾难是指深度学习的梯度方差随着安全攸关事件的稀疏度增加而指数增加,导致深度学习所需数据和计算量相应指数增加。深度学习的关键在于获得神经网络的最优参数,梯度下降方法在每个训练步使用一批数据来估计损失函数的梯度,然而随着安全攸关事件稀疏度的增加,梯度估计的方差可能会呈指数增长,导致稀疏度灾难。
拼多多算法实习一面面试题8道|含解析
BN:对小批量数据(batch)进行归一化,通过减去均值和除以标准差,使得每个特征在一个批次内均值为0,方差为1。LN:对每个样本的每一层的所有神经元进行归一化,独立于批量数据,使得每层输出的均值为0,方差为1。区别:计算方式:BN计算的是一个批次内的均值和方差,适合小批量大数据训练;LN则是对每个样本的...
探究基差策略在企业套保过程中的量化规则
根据期货与现货时间差的定义,对上述样本进行概念区分,通过积差法计算不同类别两组变量的协方差与样本标准差乘积的比值,去计算相关系数,之后结合相关系数甄别样本数据之间的线性关系强弱。计算2021—2023年合肥马长江网价和上海中天网价分别与期货合约收盘价的相关系数r(样本量n1=727)可得结论:上海、合肥两地网价与螺纹...
何恺明的MIT人工智能第一课:深度表征学习_腾讯新闻
他们介绍了关于GPU训练的两个基本概念:一是数据分布,二是模型分布。在数据分布的情况下,同一小批量中的不同样本可以由不同的GPU处理,从而大大减少每个GPU的计算量。在模型分布的情况下,不同的过滤器组或不同的层可以存储在不同的GPU中,从而大大减少内存消耗。这些仍然是当今GPU实现的基础。
BBI:功能失调的肠道菌群激活小胶质细胞会损害海马神经发生
(E)线性判别分析,以确定Ctrl-FMT、CUMS-FMT或CUMS-FMT+Minocycline小鼠之间的差异丰富细菌属,这些小鼠同时承受或不承受应激(www.e993.com)2024年10月24日。相对丰度显著高于其他两组的肠道细菌属(优势菌)被鉴定。数据显示为均值±SEM。(B-E)为n=7-9个样本。基于单因素或双因素方差分析和Tukey多重比较检验,*P...
众里寻一:从复杂性中探索普适规律
本福德定律(Benford'sLaw)就是一个例子,它是关于大量级统计数据的前几位数字的一个普适性规律,如一个国家的人口数量或账户的金额大小;这个法则给出了一些反直觉的预测,比如,在自然界中出现的任何给定统计数据都更可能以数字1开头,而不是数字9开头——实际上以1开头的概率是以9开头的六倍多。除此之外,本...
Nature子刊-中药单体 | 白藜芦醇通过抑制肠道FXR诱导的清道夫受体...
j:n=3。采用双侧单因素方差分析和Dunnett事后检验评估统计学意义(与HFD组比较)。5.REV-l通过降低NF-κB-p65的转录活性来抑制空肠SR-B1为了探究REV-1如何下调SR-B1,我们定位了Scarb1启动子上的转录因子结合基序,包括SREBP-1的转录因子结合基序。然而,Westernblotting显示,在LFD、HFD和HFR组中空肠SREBP-1水...
方差与标准差
去估计总体方差时,它恰好是的无偏估计量。为什么样本标准差使用被称为自由度的n-1,而总体的标准差使用n呢?这是因为自由度是指一组数据中可以自由取值的个数,当样本数据的个数为n时,其样本均值是确定的,只有n-1个数据可以自由取值,其中必有一个数据不能自由取值。所以,样本的标准差只能除以n-1,而不能除...
深度学习不再是炼丹术!谷歌给出首个神经网络训练理论证明
除了理论上的简单性,nfinite-width这一限制也具有实际意义,因为许多研究已经证明,更宽的网络可以更好地进行泛化。在这项工作中,我们探索了梯度下降下宽的神经网络的学习动态机制(learningdynamics),并发现动态的权重空间描述变得非常简单:随着宽度变大,神经网络可以有效地被关于其初始化参数的一阶泰勒展开式(first-...