摘要通过双向文本预训练模式，以BERT为代表的基于自编码（autoencoding）的预训练模型在各类任务上表现突出，超越了传统的单向训练的自回归（autoregressive）语言模型。但由于使用mask进行训练，输入与下游任务的fine-tunning不一致，这种不一致使得BERT在生成类任务上相对较弱。 综合考虑自编码（autoencoding）模型BERT与自回归（autoregressi
第七部分 深度自回归模型（Deep Autoregressive Model， DARM）参考内容https://jmtomczak.github.io/blog/2/2_ARM.html Attention is all you need（Transformer原始文章）5.1 概率基础有条件的生成模型需要建模分布 ，无条件的生成模型需要建模分布 。之后的内容都考虑是无条件的生成模型的情况。
自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 向量自回归模型（简称VAR模
1.线性回归1.1 定义与公式线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归通用公式：w 叫做特征权重x 叫做特征值b 叫做偏置默认将w0x0 = b1.2 线性回归的特征与目标的关系分析线性回归当中主要有两种模型，一种是线性
在信息论中，perplexity(困惑度)用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度。它也可以用来比较两个概率分布或概率模型。（应该是比较两者在预测样本上的优劣）低困惑度的概率分布模型或概率模型能更好地预测样本。 困惑度越小，句子概率越大，语言模型越好。 wiki上列举了三种perplexity的计算： 1. 概率分布的perplexity公式：&n
PixclCNN一次生成一个像素，并使用该像素生成下一个像素，然后使用前两个像素生成第三个像素。在 PixelCNN中，有一个概率密度模型，该模型可以学习所有图像的密度分布并根据该分布生成图像。也试图通过使用之前所有预测的联合概率来限制在所有先前生成的像素的基础上生成的每个像素。
假设图像被遮挡住一般，那PixelCNN需要生成剩下的一半图像，这是通
自回归模型的定义 自回归模型（Autoregressive Model）是用自身做回归变量的过程，即利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型[1]，它是时间序列中的一种常见形式[2]。AR模型的状态空间形式（AR-Process in State Space Form） AR模型可以写成状态空间模型的形式[4] [5] [6]，令：AR模型的求解 AR模型可以采用
回归一词由弗朗西斯·高尔顿爵士（1822-1911）提出，他发现父母一高一矮的人，身高区域父母身高之间，这种现象被他称为“向均值回归”。回归是研究自变量X和因变量Y之间的关系。X与Y之间的关系可以用回归函数表示，所以回归问题的估计可以视为函数的拟合。本问假设X与Y是线性关系，将为读者介绍线性回归和logistic回归，详细讲解最小二乘法，以及结合实际问题进行应用。 目录1.1 理论模型1.2 数据
机器学习（3）——回归问题、聚类问题回归问题一、回归分析用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系。等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好地预测未知数据回归分析分类自变量个数：一元回归分析，多元回归分析自变量与因变量关系：线性回归分析，非线性回归分析因变量个数：简单回归分析，多重回归分析线性回归算法假设特征和结果满足线性关系算法流程
选择拟合函数形式确
上篇介绍的传递函数模型的假设是，会影响到，而不会影响到，因此称为外生变量（exogenous variable）。如果和以及更多的变量之间能够相互影响，此时它们就是内生变量（endogenous variable）。向量自回归模型（vector autoregressive model，VAR模型）研究的就是内生变量之间的相互影响作用。1 模型形式以双变量为例：402 Payment Requir
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2023-08-21 19:36:00
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前段时间学堂发了一篇推文使用（偏）自相关函数判断ARMA模型的阶数时间序列分析系列推文的内容更加完整，小编决定重新开启本系列。参考书目是Walter Enders著，杜江、袁景安译的《应用计量经济学——时间序列分析》（第三版）。1 ARMA模型使用差分方程能表示一些形式简单的线性时间序列模型，如：上式中，为常数，为差分方程的阶数，是关于时间、其他变量的当期值或滞后值的函数，称为推动过程（forci
回归(regression)：Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)。这就是回归的本质。
目前主流的神经机器翻译模型为自回归模型，自回归就是y自己当自己的变量。AR模型，即自回归（AutoRegressive, AR）模型又称为时间序列模型。 NLP中的 sequence2sequence 和 Transfo
文章目录六、自回归模型前置准备1.推移算子2.常系数线性差分方程及其解3.差分方程解的一些性质回顾总结 六、自回归模型前置准备1.推移算子自回归模型是时间序列分析中一种基础模型，在引入这个模型之前，先引入一些便捷表达会让我们的讨论更加轻松。首先是推移算子，这是一个很好理解的概念，作用于某个时间序列中的随机变量上，相当于将其时间指标向前移动一位，即，自然有。推移算子是作用于时间序列的时间指标的，如
自回归模型（Autoregressive Model，简称 AR 模型）是最常见的平稳时间序列模型之一。接下将介绍 AR 模型的定义、统计性质、建模过程、预测及应用。 一、AR 模型的引入考虑如图所示的单摆系统。设 xt 为第 t 次摆动过程中的摆幅。根据物理原理，第 t 次的摆幅 xt 由前一次的摆幅 xt-1 决定，即有 xt=a1xt-1。考虑到空气振动的影响，我们往往假设(1)其中，随机干
文章目录线性回归的基本介绍线性回归的损失和优化梯度下降法几种梯度下降法全梯度下降法（FG）随机梯度下降算法（SG）小批量梯度下降法随机平均梯度下降法（SAG）回归性能评估 线性回归的基本介绍定义定义：利用回归方程对一个or多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间的关系进行建模特点单变量回归：只有一个自变量多元回归：多于一个自变量情况公式特征与目标的关系分析俩种模型：一种线性关系，一种非线性关系
短期预测是时间序列分析的主要目的。时间序列分析的理论基础很简单：设若时间序列（或随机过程）的任一元素yt与其前期元素（yt−1、yt−2等）之间存在着某种关联，则我们可以根据该时间序列的既往观测值来预测其在未来的取值。上述思路的直接体现便是自回归模型。所谓p阶自回归过程（AutoRegressive, AR），简记为AR（p)，指的是如下形式的随机过程：yt=a1yt−1+a2yt−2+...+a
目录一、AR模型的原理剖析1.1 AR模型原理1.2 模型的参数估计1.3 模型的定阶方法（1）AIC（2）BIC二、MATLAB代码三、AR相关论文参考文献： 前言 时间序列分析方法包括频域分析方法和时域分析方法。时域分析方法是从序列自相关的角度揭示时间序列的发展规律，常用的模型如下： 自回归（AutoRegressive，AR）模型 移动平均（Moving Average，MA）模型 自回归
1. 绪论第一个在PSNR和MS-SSIM都优于BPG的学习模型。引入自回归模型改善熵模型，虽然自回归模型计算很慢，但作者发现在图像压缩领域，自回归模型与多层先验模型互补，能够比之前的模型更能挖掘隐层表示的概率结构。训练目标如下：其中，是拉格朗日乘子平衡压缩率和失真，是自然图像的未知的分布，代表量化操作。代表encoder，将隐层量化，是离散熵模型，是decoder，代表重构图像。rate项对应隐
预训练模型预训练模型是在大规模数据集上进行了预先训练的模型，通常包含了通用的特征或知识。通常用于迁移学习，即将预训练模型的知识迁移到新的任务中。例子：BERT、GPT、VGG等。 训练好的模型：训练好的模型是根据你的特定任务和数据集进行了调整和训练的模型。它们可以在特定任务上表现很好，但对于其他任务可能不那么有效。例子：一个在特定数据集上训练好的图像分类模型。总的来说，预训练
经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。1.线性回归原理其中，为偏置参数，M为特征数目，为基函数（径向基函数(rbf)、sigmoid基函数等），特别地，当 =&
