自回归语言模型（Autoregressive Language Model）是一种用于生成文本的统计模型。它基于序列数据的概率分布，通过建模当前词语与前面已生成词语的条件概率来预测下一个词语。在自回归语言模型中，假设我们有一个文本序列，例如一段连续的句子。模型的目标是根据前面已生成的词语来预测下一个词语的概率分布。具体来说，模型会根据前面的词语序列，计算每个可能的下一个词语的概率，并选择概率最高的
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2024-08-22 09:02:58
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自回归语言模型（Autoregressive LM）在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。EL
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2023-11-12 22:47:55
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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
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2024-08-20 14:22:31
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自回归语言模型架构是现代自然语言处理领域的一项重要技术，旨在通过预测下一个单词的概率来生成文本。这种模型广泛应用于自动撰写、对话生成、翻译等多个场景。本文将对自回归语言模型架构进行整体分析，内容包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论。
## 背景描述
随着深度学习技术的发展，自回归语言模型成为了生成模型的主流选择。它通过将前文作为条件预测下一个词，进而生成连贯的文本。
# R语言自回归模型
## 简介
自回归模型（Autoregressive Model）是一种常用的时间序列预测模型，用于描述时间序列数据中的自相关关系。在R语言中，我们可以使用`ar`函数来拟合并预测自回归模型。
本文将介绍R语言中的自回归模型，包括自回归模型的基本原理、使用方法和示例代码。通过本文的学习，您将了解到如何使用R语言进行自回归模型的建模和预测。
## 自回归模型的基本原理
原创
2023-09-09 07:27:52
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今天我们用C语言实现一个简单的线性回归算法；在代码前面我们在回顾一下线性回归。线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征是线性相关的，即满足一个多元一次方程式。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数W和b。通常表达式可以表示如下：
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2023-09-30 14:26:34
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一、回归算法1.1 一元线性回归 最小二乘法：通过使因变量的真实值和估计值之间的离差平方和达到最小来求 β0 和 β1 1.2 多元回归（今天先略过） 通过矩阵来求解最小二乘法 二、回归算法相关函数使用 R 自带的 women 数据集一元线性回归# 模型创建
fit1 = lm(weight~.,data=women) #
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2023-07-24 18:45:20
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门限回归模型(Threshold Regressive Model，简称TR模型或TRM)的基本思想是通过门限变量的控制作用，当给出预报因子资料后，首先根据门限变量的门限阈值的判别控制作用，以决定不同情况下使用不同的预报方程，从而试图解释各种类似于跳跃和突变的现象。其实质上是把预报问题按状态空间的取值进行分类，用分段的线性回归模式来描述总体非线性预报问题。多元门限回归的建模步骤就是确实门限变量、率
空间自回归模型是一种用于分析和预测数据中空间依赖性的统计模型。在R语言中，我们可以利用多种包来构建和分析空间自回归模型。在这种情况下，我们将探讨如何通过备份策略、恢复流程、灾难场景的规划，工具链集成，以及迁移方案来确保我们的模型环境稳定并能有效恢复。
## 备份策略
在进行空间自回归模型开发之前，制定合适的备份策略至关重要。为了确保数据的安全性和完整性，应该定期进行数据备份。下面是通过流程图和
前言回归分析（regression analysis）是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
回归(regression)：Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)。应用现状目前主流的
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2024-01-24 16:18:36
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R笔记：全子集回归 | 最优子集筛选 AIC 最优子集筛选（Best Subset Selection）
变量筛选中常用方法解释R语言| 16. 预测模型变量筛选: 代码篇 (qq.com)在进行多因素回归（多重线性回归、logistic回归、Cox回归等）时，为了得到简洁有效的模型，我们会做变量筛选（模型选择）。根据专业进行变量的筛选才是王道，统计学检验只是辅助验证你的专业结
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2023-07-06 20:51:14
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回归问题 回归分析用于预测输入量变（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值随之发生变化。只管来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好的预测未知数据。 回归分析根据自变量个数分为【一元回归分析与多元回归分析】，根据自变量与因变量关系分为【线性回归分析与非线性回归分析】，根据因变量个数分为【简单回归分析与多重回归分析】1.线性
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2024-07-06 04:59:34
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序列转录模型：给一个序列生成另外一个序列本文仅仅使用了注意力集中机制没有用循环或者卷积RNN缺点：1）无法并行 2）起初的隐藏信息可能会被丢掉，内存需要很大起初attention用于将encoder的信息更好的传给decoderencoder是想输入转变为一系列的向量，将x1-xn变为z1-zn Z是词所对应的向量自回归：当前状态的输入需要依赖过去状态的输出 en
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2023-06-15 21:13:13
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随机信号的模型建立为随机信号建立参数模型是研究随机信号的一种基本方法，其含义是认为随机信号x(n)是由白噪w(n)激励某一确定系统的响应（如图 7.5）。只要白噪的参数确定了，研究随机信号就可以转化成研究产生随机信号的系统。AR模型（自回归模型 Auto-regression model） 随机信号 由本身的若干次过去值 ) ( n x ) ( k n x − 和当前的激励值 线性组合产生： 该模
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2024-08-23 11:58:23
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生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建自回归模型（Autoregressive models）简介PixelRNN使用TensorFlow 2构建PixelCNN模型输入和标签掩膜实现自定义层网络架构交叉熵损失采样生成图片完整代码自回归模型（Autoregressive models）深度神经网络生成算法主要分为三类：生成对抗网络(Generative Adversarial Netwo
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2023-07-19 19:43:17
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文章目录一、简介1.1 内生变量与外生变量1.2 VAR模型概念1.3 VAR模型结构1.4 VAR模型的特点二、模型的定阶（滞后阶数检验）三、模型的系数估计四、单位根检验五、格兰杰因果检验六、脉冲响应分析七、方差分解 一、简介1.1 内生变量与外生变量内生变量内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。内生变量–般都是明
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2024-01-12 10:57:17
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线性回归是机器学习中最经典的算法，因为后面的多层感知也是基于这些算法进行演变而来的，所以当我们完全了解了机器学习之后对于我们了解后面的算法是很有帮助的，尤其对于经典的，每一个机器学习模型都会用到的梯度下降，损失计算进行更深刻的认识是非常具有帮助的。同时本次的博客将会把整个机器学习我认为比较经典的算法通通进行自己的手动实现，供大家进行参考和学习，那么我们就开始实现本次的第一个机器学习算法，线性回归吧
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2024-04-07 09:58:17
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统计学中，一般将变量与变量之间的关系划分为函数关系和相关关系。函数关系：因变量与自变量之间存在函数式关系。当一个变量或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值。例如，当给出圆的半径r时，就可以根据S=πr2，计算出圆面积S。相关关系：因变量与自变量之间存在非严格的依存关系。当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的。但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变
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2024-06-20 19:45:50
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R语言中，进行线性模型分析时，因为模型要求预测变量是数值型，当碰到因子时，它会用一系列与因子水平相对应的数值型的对照变量来代替因子，这些对照变量就是题目中说的对比方式。这里先以二因素的变量为例，以R中的mtcars数据，演示对单因素两水平的变量是如何产生对比方式的。并回答问题：对单个因子变量，对比方式产生的规律是什么。
mtcars数据收集了若干种汽车的若干参数，这里想考察汽车
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
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2024-06-13 21:53:26
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