non-linear models | BriefGPT

关键词non-linear models

搜索结果 - 11

利用条件变分自动编码器进行高级信息的股票成交量预测
使用条件变分编码器（CVAE）改善每日股票交易量时间序列的短期和长期预测任务，生成非线性时间序列的预测，具有更高的准确性和更接近实际数据的相关性拟合度，可用于情景生成和讨论非平稳时间序列的相关性和其他潜在扩展。
PDF17 days ago
通过凹面最大化寻找最优鲁棒数据混合
使用 MixMax 方法来解决非线性模型中的组分布鲁棒优化问题，通过最大化一个特定的凹目标函数与熵镜面上升相结合来选择混合权重，证明在包括有界预测器集合上最佳拟合混合分布的结果是一个组分布鲁棒优化模型。
PDFa month ago
神经崩溃与低秩偏差：深度神经网络崩溃是否真正最优？
深度神经网络中的神经塌缩现象对于非线性模型和多分类问题呈现低秩结构的突变是其优化的主要原因。
PDFa month ago
机器学习与经济预测：国际贸易网络的作用
本研究研究了反全球化趋势对国际贸易网络的影响以及它们在提高经济增长预测方面所起的作用。通过使用 2010 年至 2022 年来自近 200 个国家的部门级贸易数据，我们确定了由不断上升的贸易政策不确定性所推动的网络拓扑结构的显著变化。我们的
PDF3 months ago
通过加性模型和任意噪声进行得分匹配的因果发现
本文研究因果关系发现方法，特别是用于非线性模型和高斯噪声假设的方法。提出了一种新的算法 NoGAM，可以在最少的前提条件下发现因果关系，并在合成数据上进行了实验基准测试。
PDFa year ago
随机优化中的乘性噪声和重尾分布
本文介绍了使用离散随机递归关系模拟随机优化算法，说明由于局部收敛速度方差的增加，会导致多项式噪声，从而得到具有重尾结构的参数固定点，其优化具有更高的容量，以更好地探索非凸损失面。
PDF4 years ago
可微的无偏在线学习排名
Pairwise Differentiable Gradient Descent (PDGD) is an efficient and unbiased Online Learning to Rank approach that allow
PDF6 years ago
贝叶斯概率数值方法
本文将贝叶斯概率数值方法作为贝叶斯框架中某些逆问题的解决方案，并提出了一种数值逼近方案及其渐近收敛性，该理论发展在计算机的通用计算上进一步扩展为更具挑战性的工业应用，是数值分析和不确定度量化接口的重要研究前沿。
PDF7 years ago
ACLS-MART: 面向推文实体链接的基于树的新型结构化学习算法
本文提出了 S-MART，这是一种基于多个添加回归树的基于树的结构学习框架，特别适用于处理密集特征的任务，并可用于在各种损失函数下学习许多不同的结构。我们将 S-MART 应用于推文实体链接任务，并提出了一种新颖的推断算法来处理任务的特殊结
PDF8 years ago
实用 N2 Monte Carlo 方法：边缘粒子滤波器
提出了一种称为边际粒子滤波器的顺序蒙特卡罗算法，可以直接操作边际分布从而避免在目标分布维度不断增加时进行重要性抽样。同时，通过该算法提出了改进版的辅助粒子滤波器并给出了理论和实证结果，证明了该方法相较于传统粒子滤波可降低方差，并给出了把算法
PDF12 years ago
一类危害效应估计的偏倚放大变量
研究分析因果效应时，如果以特定变量作为条件，可能会放大混淆偏差。研究表明，调节工具变量在非线性模型中也存在这种偏差放大的潜力，而对工具变量进行条件调节可能会在先前不存在偏差的情况下引入新的偏差。不管是在线性模型还是非线性模型中，工具变量对选
PDF12 years ago