创新性融合自然语言处理（NLP）的情感分析结果与金融数值数据，基于生成对抗网络（GAN）构建时序预测模型，解决“文本与数值特征有效结合”及“稀疏/低相关金融数据学习”两大核心挑战。ST-GAN在所有预测时间维度（1天、15天、30天）的RMSE与NRMSE均显著低于对比模型，平均NRMSE较现有最优深度学习模型降低32.2%。图5：我们的GAN模型的LSTM生成器网络和CNN鉴别器网络的模型架构。

SuperCLIP通过引入轻量级分类监督机制，在保持CLIP原有优势的基础上显著提升了细粒度视觉-文本对齐能力。该方法仅需在视觉编码器后添加0.077%计算量的线性层，利用文本token构建IDF加权的K-hot监督信号，将分类损失与对比损失结合。实验表明，SuperCLIP在零样本分类、图像检索等任务中性能提升显著（如ImageNet-1K准确率最高提升4%），同时有效缓解了CLIP小批次训练的

计算机顶会排名

DeepBooTS 是针对时间序列预测中概念漂移问题，核心创新包括输入与标签双流分解、逐层残差校正及门控系数自适应，在多元、单变量及大规模数据集上均超越18种SOTA方法，实现 15.8% 的平均性能提升，兼具通用性、解释性及深度扩展性。

不确定性量化(UQ)在减少优化和决策过程中的不确定性方面起着关键作用，应用于解决各种现实世界的科学和工程应用。贝叶斯近似和集成学习技术是文献中使用最广泛的两种UQ方法。在这方面，研究人员提出了不同的UQ方法，并测试了它们在各种应用中的性能，如计算机视觉(如自动驾驶汽车和物体检测)、图像处理(如图像恢复)、医学图像分析(如医学图像分类和分割)、自然语言处理(如文本分类、社交媒体文本和惯犯风险评分)、

可端到端训练的概率推理模型，能在单个前向中推断大量样本，以估计响应变量的潜在分布。

其中a和b的维数是合适的。此外，我们证明了最小二乘线性回归的封闭形式解的性能与梯度下降训练的解相当或更好。我们证明了每个模型都可以被重新解释为在适当增强的特征集上的无约束线性回归，因此在使用均方损失函数时承认封闭形式的解决方案。我们提供的实验证据表明，在检查模型学习几乎相同的解决方案，并最终证明，更简单的封闭形式的解决方案是优越的预测在72%的测试设置。已经提出了许多线性模型的变体，通常包括某种形

在的大模型训练和推理中，有很多计算是没必要的。比如预测下一个句子很难，但是预测句子结束的标点符号很简单。如果给它们分配同样的计算资源，那么后者明显浪费了。它在输入序列中的特定位置动态分配FLOPs（运算次数或计算资源），优化不同层次的模型深度中的分配。通过限制给定层的自注意力和MLP计算的token数量，迫使神经网络学会主要关注真正重要的信息。MOD 通过动态分配大模型中的计算资源，跳过一些不必要

确定性优化算法和随即优化算法是有明显的分界线的。如果加上分布式集群上的实现方式，就可以分为同步或异步的算法。从梯度下降（GD）后，20世纪50年代，各种一阶算法井喷，其中 SGD 也是这个时候的产物。梯度下降（GD）是柯西（Cauchy ）大神的1847年提出的。其基本思想是...

“上帝是一位算术家！”——雅克比深度学习（DeepLearning）是人工神经网络(artificialneuralnetwork)的一个分支。1943年，来自美国的数学家沃尔特·皮茨（W.Pitts）和美国心理学家沃伦·麦克洛克（W.McCulloch）首次提出人工神经网络的概念，并对其中的神经元进行了数学建模，从此人工神经网络这一研究领域被开启[1]。194...