概率建模和推理的标准化流 review2021
与收缩残差流(第3.3.1节)类似,可以使用Hutchinson的迹估计器(Hutchinson,1990年)在高维设置中获得近似(Grathwohl等人,2019年):其中,v可以是任意具有零均值和单位协方差的D维随机向量。雅可比-向量乘积可以在单次反向传播中计算,这使得Hutchinson迹估计器比精确计算迹效率高约D倍。Chen和Duvenaud(2019年)提出了另一...
华泰| 金工:国内双因子定价模型的构建与应用
结果显示,在长时间尺度下,资产的主成分在走势、权重上会出现一定的波动,但整体上看,大部分资产的内部特征还是能保持相对稳定,同时,针对各类资产,模型的规范相关系数ρ值均值在0.9以上,表明市场因子和各大类资产风格因子与资产收益率的协方差矩阵高度相关,表明双因子定价模型具有较高的有效性。国内双因子定价模型能提...
统计学入门:时间序列分析基础知识详解|方差|残差|协方|自相关|...
协方差计算两个变量X和y之间的关系。在计算样本协方差时,我们将每个观测值与平均值之间的差除以n-1,类似于样本方差。对于自协方差则计算前一个观测值与当前观测值之间的样本协方差。公式如下:这里的h被称为滞后。滞后的X是前一个X值偏移了h位置。所以公式与协方差相同。自相关自相关也和相关一样,相关关系...
研究与解读丨残差网络解决了什么,为什么有效?
实验结果表明,网络的表现与正确网络路径数平滑相关(在路径变化时,网络表现没有剧烈变化),这表明残差网络展开后的路径具有一定的独立性和冗余性,使得残差网络表现得像一个集成模型(ensemble)。作者还通过实验表明,残差网络中主要在训练中贡献了梯度的是那些相对较短的路径,从这个意味上来说,残差网络并不是通过保留整个...
临床预测模型的网状Meta分析
②相似性:研究者从临床角度选取了7个可能会对预测模型准确度产生影响的关键因素,包括平均年龄及方差、样本量、死亡比例、肺部阻塞的程度FEV1%的预测值及其方差和运动后肺功能,采用Meta回归的方法评估了这些因素对模型预测准确度的影响,并对其中可产生影响的5个因素(肺部阻塞的程度FEV1%的预测值及其方差、平均年龄、死亡...
R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据
拟合我们的第一项任务是ARMA-GARCH模型(www.e993.com)2024年10月23日。指定普通sGarch模型。garchOrder=c(1,1)表示我们使用残差平方和方差的一期滞后:使用armaOrder=c(1,0)指定长期平均收益模型mean如上述方程式中包括。按照norm正态分布。我们还将使用赤池信息准则(AIC)将拟合与学生t分布进行比较。
BLSTM-RNN、Deep Voice、Tacotron…你都掌握了吗?一文总结语音...
将相应的HMM状态的平均值和协方差送入参数生成模块,以生成具有动态信息的平滑语音参数轨迹。在基于DNN的TTS中,通过将DNN的预测输出特征设定为所有训练数据中输出特征的均值向量和预先计算的(全局)方差,语音特征生成模块可以生成满足静态和动态特征统计的语音参数特征的平滑轨迹,而发声/非发声标志由DNN预测的经验阈值决定...
吴恩达:22张图全解深度学习知识
如上所示,经典机器学习和深度学习模型所需要的样本数有非常大的差别,深度学习的样本数是经典ML的成千上万倍。因此训练集、开发集和测试集的分配也有很大的区别,当然我们假设这些不同的数据集都服从同分布。偏差与方差问题同样是机器学习模型中常见的挑战,上图依次展示了由高偏差带来的欠拟合和由高方差带来的过...
我国黄金期货与黄金股票动态相关性实证研究
在上述模型方程中,Xt、Yt分别代表解释变量和被解释变量,C为待估计参数矩阵,Ht为误差项εt为条件协方差矩阵,Dt为条件方差矩阵的对角矩阵,Rt表示条件相关系数矩阵,Pt表示由标准化残差得出的无条件相关系数,代表标准化后的随机扰动过程。同时,参数λ1和参数λ2分别代表滞后1期的标准化的残差平方系数(ARCH系数...
LiLi-OM: 走向高性能固态激光雷达惯性里程计和建图系统
如果特征点表示一个平面,对应的方向向量为,并在相应的局部特征图中找到最近的五个边缘特征点,并计算质心与协方差矩阵。如果分解后得到的最大特征值显著大于第二大特征值,则取出其特征向量作为该边缘特征的方向向量.然后,通过和拟合该直线,最后得到计算到该直线的距离公式:...