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自回归最新娱乐体验_自回归移动平均模型(2024年11月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-11-27

自回归

TimeDART：基于扩散自回归Transformer 的自监督时间序列预测方法「数据派thu的精心推荐」 TimeDART：基于扩散自回归Transformer 的自监...

[CL]《Autoregressive Large Language Models are Computationally Universal》D Schuurmans, H Dai, F Zanini [Google DeepMind] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

Meta新模型，秒变3D！近年来，随着人工智能技术的飞速发展，3D内容的生成和应用已经成为研究的热点。Meta 与德国慕尼黑工业大学联合研发出一种创新模型 ViewDiff，旨在帮助用户通过文本、图像或二者的结合，快速生成高质量的多视角3D图像。 ViewDiff 通过整合3D体积渲染和跨帧注意力层，使得在单一去噪过程中就能从真实世界数据中生成多视角图像。这种方法不仅能生成具有各种高质量形状和纹理的实例，而且能在真实环境中保持一致性。 ViewDiff 模型的另一个亮点是其自回归生成方案，它能够在任何新的视点上渲染3D一致的图像。这意味着，只要给定一个文本描述或者一个物体的图像，模型就能一次性生成多个视角下的图像。这种能力对于3D内容的创作和应用来说，无疑是一个巨大的进步。该研究的推出填补了文本生成多视角3D 图像领域的技术空白，有望为游戏开发、元宇宙等行业提供更便捷、高效的模型构建方案。ViewDiff 的出现无疑为3D内容的创作和应用开辟了新的道路，不仅在技术层面上具有重大意义，也将为未来的3D 图像生成领域带来更多创新可能。论文地址: []() 项目地址: []()

[LG]《Counterfactual Token Generation in Large Language Models》I Chatzi, N C Benz, E Straitouri, S Tsirtsis... [Max Planck Institute for Software Systems] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

在纷繁复杂的金融市场中，股票交易系统的数学模型不仅是投资者的导航灯，更是他们穿越市场风浪、捕捉机遇的利器。这些模型，融合了统计学、计算机科学与金融学的精髓，不仅深入挖掘历史数据，更精准预测市场走势，为投资者提供科学决策的依据，同时揭示价格发现的奥秘，并有效管理交易风险。 1、时间序列分析模型： ①自回归(AR)模型：基于线性回归的思想，认为当前值与前p期的值有关，其数学表达式为：(y_t = \phi_1y_{t-1} + \phi_2y_{t-2} + \cdots + \phi_py_{t-p} + \epsilon_t)，其中(\phi_i)为自回归系数，(\epsilon_t)为白噪声。 ②移动平均(MA)模型：认为当前值是前q期随机误差项的加权和，其数学表达式为：(y_t = \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + \theta_2\epsilon_{t-2} + \cdots + \theta_q\epsilon_{t-q})，其中(\theta_i)为移动平均系数。 ③自回归移动平均(ARMA)模型：结合AR和MA模型的特点，其数学表达式为：(y_t = \phi_1y_{t-1} + \cdots + \phi_py_{t-p} + \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + \cdots + \theta_q\epsilon_{t-q})。 ④自回归积分滑动平均(ARIMA)模型：针对非平稳时间序列，通过d次差分使其平稳化，再进行ARMA分析。 2、基本面分析模型：利用财务报表数据，通过比率分析、趋势分析等方法，评估企业的盈利能力、增长潜力和财务健康状况。这些分析通常涉及数学中的比例、百分比、增长率等计算。 3、量化交易模型： ①支持向量机(SVM)：通过构建一个超平面来最大化两类样本之间的间隔，从而实现分类。在股票交易中，SVM可用于预测股票价格的涨跌。 ②随机森林：利用多棵决策树进行集成学习，提高预测的准确性和稳定性。在股票交易中，随机森林可用于筛选重要的交易特征，优化交易策略。 ③神经网络：通过模拟人脑神经元之间的连接关系，实现复杂函数的逼近。在股票交易中，神经网络可用于预测股票价格、识别交易信号等。 4、技术分析模型： ①移动平均线：通过计算一段时间内的股票价格平均值，来平滑价格波动，识别价格趋势。其数学表达式为：(MA_n = \frac{P_1 + P_2 + \cdots + P_n}{n})，其中(P_i)为第i天的股票价格，n为移动平均线的周期。 ②相对强弱指数(RSI)：通过比较一定时期内价格上涨幅度均值和价格下跌幅度均值的关系，来判断市场的超买或超卖状态。其数学表达式为：(RSI = 100 - \frac{100}{1 + \frac{AU}{AD}})，其中AU为上涨幅度均值，AD为下跌幅度均值。 ③布林带：由三条线组成，其中中间线为移动平均线，上下两条线分别为移动平均线加减一定倍数的标准差。其数学表达式为：(上带 = MA + k\sigma)，(下带 = MA - k\sigma)，其中MA为移动平均线，(\sigma)为标准差，k为参数。 5、行为金融模型：涉及心理学、社会学与数学的交叉领域，如利用概率论、决策理论等分析投资者行为对市场的影响。 6、做市商模型：利用随机过程、马尔可夫链等数学工具模拟市场价格的波动过程，从而制定出合理的买卖报价策略。 7、统计套利模型：利用协整关系、均值回归等统计原理构建套利策略。例如，通过计算两只股票价格的协整系数，判断它们之间的长期均衡关系，从而进行套利操作。在构建股票交易系统的数学模型时，投资者需要运用数学中的回归分析、时间序列分析、机器学习等方法来挖掘数据中的信息，并构建出适应市场变化的交易策略。这些过程涉及大量的数学计算和推导，如最小二乘法、最大似然估计、梯度下降等优化算法。同时，在模型构建过程中，投资者还需要对模型进行参数优化和调试。这涉及数学中的优化理论、数值计算等方法。例如，利用遗传算法、粒子群优化等智能优化算法来搜索最优参数组合，提高模型的预测性能和稳定性。在股票交易中，风险管理至关重要。数学模型为投资者提供了有效的风险管理工具。例如，利用风险价值(VaR)模型或条件风险价值(CVaR)模型等风险评估方法，投资者可以量化交易风险，并制定相应的风险控制策略。这些模型涉及数学中的概率论、统计学、随机过程等理论。此外，投资者还可以利用止损策略、分散投资以及动态调整仓位等方法来降低交易风险。这些方法也涉及数学中的优化理论、组合投资等理论。综上所述，股票交易系统的数学模型是投资者在复杂市场环境中制定交易策略、评估风险、预测市场走势以及进行价格发现的重要工具。它们以数学为基石，融合了统计学、计算机科学与金融学的知识，为投资者提供了精准决策的依据。然而，投资者在使用这些模型时，也应保持谨慎与理性，结合实际情况进行调整与优化，并注重风险管理，以确保模型能够真正为他们的投资之路保驾护航。【文本源于“文心一言”】#优质作者榜# ——————————————————— 欢迎点击下方专栏，并加入书架。

Stata面板数据处理与实证模型全攻略 𐟎“ 985博士在读，提供Stata实证回归分析指导，专业处理面板数据，涵盖多种实证模型回归分析方法。 𐟓ˆ 数据处理：剔面板合并数据熵值法插值法泰尔指数计算主成分分析绘制箱线图和柱状图 𐟓Š 回归分析：描述性分析相关性分析共线性分析平稳性检验（ht, llc, pp, adf, hadri）固定效应回归（单固定, 双固定, 豪斯曼, wald检验, LM检验, 检验F值） PVAR模型/向量自回归模型（最优滞后阶数, 稳定性, 格兰杰, 脉冲, 方差分解） DID模型内生性检验（工具变量法2sls, 系统GMM, 杜宾吴豪斯曼检验, 弱工具变量检验, 过度识别检验）中介效应（三步法, Sobel, Bootstrap）调节效应异质性（分组回归, 分位数回归）稳健性（滞后一期, 替换变量, 缩短样本周期, 增加控制变量等）空间计量（莫兰指数, 杜宾分析）交互效应和滞后效应 Tobit模型单因素方差分析

从ID到LLM：推荐系统的可迁移之路 𐟚€ 推荐系统的发展可以分为几个阶段。最初，基于ID的可迁移推荐系统占据了主导地位。这个阶段的推荐系统主要依靠ID来实现，并且需要在不同的场景之间有数据重叠，例如，大公司里存在多个业务场景，通过老的业务引流新的业务。早期的经典架构包括双塔架构、CTR模型、会话和序列推荐以及Graph网络。这些模型无一例外地采用ID embedding来对物品进行建模，形成了基于ID特征的建模体系。在这个阶段，PeterRec（SIGIR2020）、Conure（SIGIR2021）和CLUE（ICDM2021）等早期工作取得了显著成果。 PeterRec是推荐系统领域首篇明确提出基于自监督预训练（自回归与Mask语言模型）的用户表征具备通用性的论文。它清晰地展示了预训练的通用表征在跨域推荐和用户画像预测中的显著提升。PeterRec还引入了基于Adapter的技术，通过微调模型补丁实现不同任务的有效迁移学习。 Conure则是推荐系统领域首个提出用户通用表征的终生学习（lifelong learning）模型。它首次提出一个模型连续学习和同时服务多个不同的下游任务。Conure提出的“一人一世界”概念启发了当下推荐系统one4all模型的研究。 CLUE则认为，PeterRec与Conure算法在学习用户表征时，采用自回归或者mask机制都是基于物品粒度的预测，而最优的用户表征显然应该是对完整的用户序列进行建模和训练。因此，CLUE结合对比学习，获得了更优的结果。随着技术的发展，推荐系统逐渐从基于ID的可迁移系统发展到基于LLM（Learning to Learn Model）的可迁移系统。这一阶段的推荐系统不再局限于特定的ID，而是通过学习用户的行为和偏好，实现更广泛的迁移学习。

『斯坦福团队联合英伟达提出基于能量的扩散语言模型，将困惑度表现提升至自回归模型水平』斯坦福团队联合英伟达提出基于能量的扩散语言...

𐟤–GPT：生成式预训练大揭秘！ 𐟤” 你是否听说过GPT？它可是人工智能领域的一大热门话题哦！ 𐟓– GPT，全称“生成式预训练变换器”（Generative Pre-trained Transformer），是一个基于transformer架构的生成性模型。这个模型经过预训练，能够学习词之间的语义和语法关系，以及句子和文本的整体上下文信息。 𐟒᠇PT的训练方法超级神奇！它通过“无监督学习”中的“自监督学习”来进行训练。在这个过程中，AI会自己发现数据中的规律和联系，并据此做出预测。是不是感觉AI好聪明呢？ 𐟔 Transformer架构是GPT的核心部分。它擅长处理文本数据，能够更好地发现词语之间的关系，并允许改变前后顺序。比如，“猫”和“喜欢”是主语跟谓语的关系，“猫”和“玩具”则是两个名词之间的“使用”关系，Transformer都能轻松发现！ 𐟎‰ GPT模型是一个自回归模型，它的核心思想是根据已有的文本序列来生成下一个最可能出现的单词。这一切都是基于统计学习和推理哦！ 𐟌Ÿ 生成性神经网络和GPT有着紧密的联系。它们都能根据你的输入进行生成，比如生成一幅画或一篇文章。而GPT的生成能力更是让人惊叹！ 𐟒ᠧŽ𐥜诼Œ你是不是对GPT有了更深入的了解呢？如果你对人工智能或编程感兴趣，不妨深入探索一下GPT的奥秘吧！

[LG]《FutureFill: Fast Generation from Convolutional Sequence Models》N Agarwal, X Chen, E Dogariu, V Feinberg… [Google DeepMind] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

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