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在一个深度神经网络中,每一层的神经网络参数发生变化会影响其上层的输入数据分布,又因为DP的网络深度较大,这样层层叠加,导致高层的输入分布变化较大,使得高层的参数需要不断的去适应底层的参数更新。导致神经网络难以训练。这听起来很糟糕,那么有什么方案去解决这个问题呢?我们可以为每一层都设立不同的学习率、不同的初始化策略等,去解决这个问题。但是这样的解决方案非常麻烦,而且需要很多人为的经验。而No
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近期场外的结构化产品受到的关注度挺大的,比如说雪球,目前规模应该有达到一千多亿了,主要以中证500指数作为标的,而由于场内期权市场的产品单一,导致了对冲方会面临较大的波动率和基差风险。得益于中证500近半年的慢涨趋势,雪球产品没有触发大面积的敲入风险,而在海外的一些成熟衍生品市场,交易员会采用VarianceSwap等波动率衍生品来对冲波动率风险,挂钩标的一般是指数或者大盘股的波动率。并且近年来方差互换合约也得到了很多的投资者的关注和认可,虽然可以使用期权组合复制方差互换的收益,但方差互换为投资者
🎉粉丝福利送书:《人工智能数学基础》🎉点赞👍收藏⭐留言📝即可参与抽奖送书🎉下周三(9月22日)晚上20:00将会在【点赞区和评论区】抽一位粉丝送这本书~🙉🎉详情请看第三点的介绍嗷~✨目录1.PCA主成分分析1.1算法简介1.2实现思路1.3公式推算1.3.1PCA顺序排序1.3.2样本协方差矩阵1.4小练习2.
原创开源思路下载链接,允许转卖链接:https://pan.baidu.com/s/13aSy2-hlkLa7Ps8wknYY1Q 提取码:gap4这里有百种算法出处整理,本题算法可从上面找取:给裸赛的家人们整理了百种算法出处https://mp.weixin.qq.com/s/OhWRCeep885MuyhMhvdiOw首先来看下这道题的逻辑,第一问找关系是,第二问比较催化剂组合,第三问寻优,第四问增设实验可能会有小伙伴去考虑除乙醇转化率、C4烯烃选择性以外的指标其实这个表的意思是ÿ
A题马赛克瓷砖选色问题 选近似颜色的瓷砖,可以直接用距离公式搞定,matlab中用距离pdist2函数解决,editpdist2后可以看到有很多种距离公式算法 很多小朋友到这里就完事了,其实不然,举个例子,三个颜色矩阵[0.6,0.6,0.6]、[0.5,0.5,0.5]、[0.5,0.6732,0.5],其中1和3和2欧式距离都相差0.1732距离,依次可视化颜色矩阵后 可以看出我们还应考虑的是RGB差值的方差,例如[0.6,0.6,0.6]与[0.5,0.5,0.5
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