2023-11-06•引言•贝叶斯时变var模型•fci构建目录•应用案例•结论与展望•参考文献01引言03近年来，复杂网络理论在金融领域的应用逐渐受到广泛关注，为研究金融市场波动性提供了新的视角和方法。研究背景与意义正则化是结构风险最小化策略的实现01随着全球一体化和金融市场的发展，金融市场波动性成为学术界和业界关注的焦点。02金融市场波动性对于金融风险管理、资产定价、投资决策等方面具有重要影响...

在人工智能领域，模型蒸馏是一种常用的技术，用于将复杂的神经网络模型压缩为更小、更简单的模型，以便在资源受限的环境下进行部署和运行。然而，在模型蒸馏的使用过程中，也会出现各种问题和故障，比如模型排错、性能下降等。本文将对模型蒸馏的使用中的模型排错和故障处理进行探讨。模型蒸馏技术的原理和应用模型蒸馏是一种通过训练一个简单而高效的模型来近似一个复杂的模型的技术。在实际应用中，通常会有一个复杂的基础模型（...

机器学习算法的实现与优化机器学习算法是通过使用数学和统计方法来将计算机系统从经验中学习，以便自动改进其性能。这些算法在各个领域都有广泛的应用，例如自然语言处理、图像识别、风险评估等。本文将重点探讨机器学习算法的实现和优化方法。一、机器学习算法的实现在实现机器学习算法之前，我们首先需要明确数据的类型和目标函数。数据类型可以是结构化或非结构化数据，并且我们可以使用监督学习、无监督学习或半监督学习的方法...

深度剖析 模型缩聚技术的数学原理1.概述模型缩聚技术作为人工智能领域的重要技术，其数学原理十分复杂。本文将对模型缩聚技术的数学原理进行深度剖析，帮助读者更好地理解该技术的工作原理。2.模型缩聚技术的基本概念模型缩聚技术是指通过对复杂模型进行精简处理，从而实现模型的简化和加速。这种技术可以有效地减少模型训练和推理的时间，并节省计算资源。在大规模的人工智能系统中，模型缩聚技术被广泛应用，其数学原理包括...

stable diffusion xformers optimizations用法1. 引言1.1 概述本文将介绍稳定扩散XFORMERS（Stable Diffusion XFORMERS）优化的使用方法。稳定扩散XFORMERS是一种用于优化数据扩散任务的技术，通过结合传统的transformer模型和扩散算法，实现在大规模数据集上高效地进行信息传播和处理。该优化方法的应用范围广泛，可以应用于...

人工智能和机器学习在风险管理与精算学中的应用摘要：随着科技的不断进步，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在各个领域的应用日益普及。本文旨在探讨人工智能和机器学习在风险管理与精算学领域的应用，以提高风险评估、索赔预测和产品定价的准确性和效率。通过对当前风险管理和精算学的发展现状、人工智能和机器学习技术的概述以及关键技术的应用优势进行研究，我们将深入探讨这些技术如何应对面临的挑战，包括算法公平性、...

第34卷第1期2023年1月㊀㊀正则化是结构风险最小化策略的实现水科学进展ADVANCES IN WATER SCIENCE Vol.34,No.1Jan.2023DOI:10.14042/jki.32.1309.2023.01.004基于变分贝叶斯深度学习的水文概率预报方法李大洋1，姚㊀轶2，梁忠民3，周㊀艳4，李彬权3,5(1.盐城工学院土木工程学院，江苏盐城㊀224051;2.南京水利...

基于 LBS 的风险识别算法作者：郑雪辉 熊俊来源：《计算机应用文摘》2022年第19期        摘要：在风控流程中，需要针对用户提供的各类信息进行资质筛选或风险评估，根据评估结果，提前发现各类潜在风险，一般会利用综合模型和人工审核来实现。而用户在注册、申请等各个环节都会提供基于LBS的信息，人工审核会根据各个环节的LBS信息进行比对，根据经验判断用户...

稀疏与特征提取方法(一)稀疏与特征提取介绍正则化是结构风险最小化策略的实现在机器学习和深度学习领域，稀疏表示和特征提取是常用的技术，可以帮助我们从大量的数据中发现有用的特征，并用于模型训练和预测。本文将介绍稀疏表示和特征提取的概念、方法和应用。稀疏表示稀疏表示是指将数据表示为尽可能少的非零元素的线性组合。稀疏表示的思想是假设数据存在于一个低维的子空间中，并通过线性组合的方式将数据表示为该子空间的基...

现代营销中旬刊一、引言随着移动互联网及大数据、人工智能产业浪潮的逐渐蓬勃兴起，“数字经济”业务模式随之走向深入发展，金融行业开始推进“数字化”业务转型，市场上已经不再是“一手交钱，一手交货”的单一运营管理模式，银行、互联网金融、小额贷款等企业开始利用大数据技术，为消费者提供个性化的信用服务。然而，在消费者享受借贷所带来的便利的同时，这些企业也承受着巨大的违约风险，借贷人如果不能按照协议偿还债务，将...