Adam算法其实就是结合了动量梯度下降法和RMSprop算法，是最广为使用的算法，在大多数情况下都有效果。 动量梯度算法和RMSprop算法的复习： 动量：https://www.cnblogs.com/toriyung/p/16467289.html RMS：https://www.cnblogs.com/toriyung/p/16537212.html 先和以往一样，计算V和S（记得修
背景 对于标准梯度下降过程，wt的更新是wt=wt-1-△w，而wt=wt-1-△w仅仅是对于当前点wt的△w，没有对于历史数据的考量（通俗点说叫经验教训） 结果就是下降（优化）过程前进方向速度缓慢，同时产生振荡（如图红线） 据此引入冲量v，令vt=vt-1-△w，由迭代思想知冲量v代表着从初始到当前△w的累积（即过程中
今天 （2022-06-12） 晚上 看到 @物空必能 （@tigeduy ） 在 反相吧 发的 《荒谬的相对性原理这幅毒药，药不死伪科学相对论的》 ttps://tieba.baidu.com/p/7875476697 ， 5 楼 的 内容 是 一个 大发现 。 5 楼 内容 “ 自然世界中，物质速度的高低是绝对的 不然就会立
来源链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kUE7NcTiQyYP-oWi0T_mbA 来源公众号：阿柴的算法学习日记 转载以学习回忆 ___________________________开始 原文此处有动图。。。。 梯度下降是指，给定待优化的模型参数和目标函数后，算法沿梯度 的相反方向更新来最小化。学习率a决定了每
随机梯度下降法 $\theta_{t} \leftarrow \theta_{t-1}-\alpha g_{t}$ Code： optimzer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.001) 权重衰减 $\theta_{t} \leftarrow(1-\beta) \theta_{t-1}-\alpha \mathbf{g}_{t}$ 其中 $\mathrm{g}_{t}$ 为第
利用tushare 研究A股的动量效应 一、数据获取预处理？ 1、首选选择沪深300前1个月（这个时间戳可以更改）累积收益排名前十的股票，同时收益排名最差的10只股票；持有时间1个月之后检查他们的收益情况。 2、注意事项在用tushare获取股票数据的时候记得要进行前复权，这里可以参考官网 前
可以作一个类比：讲角度当成位置，转过的角度当成位移，然后我们命名为角位置和角位移。 然后再类比于普通的运动，描述一个角量化的运动。在这种运动中，有： 位移→角位移θ 速度→角速度ω 加速度→角加速度（即角速度的瞬时变化率）β 时间→时间 这些是运动学参量，然后再考虑动力学，即牛顿第
连续谱本征函数的"归一化" 1 连续谱本征函数是不能归一化的 在量子力学中，坐标和动量的取值是连续变化的；角动量的取值是离散的；而能量的取值则视边界条件而定。 例如：一维粒子的动量本征值为p的本征函数（平面波）为 p可以取(-∞，+∞)中连续变化的一切实数值。 不难看出，只要\(C\n
摘要：本文提出了一个用于无监督视觉表征学习的动量对比方法（MoCo）。从将对比学习作为字典查询过程的角度来看，本文构建了一个由队列和移动平均编码器组成的动态字典。 本文分享自华为云社区《论文解读系列二十九：无监督视觉表征学习的动量对比》，作者：谷雨润一麦。 摘要 本文提出了
摘要：本文提出了一个用于无监督视觉表征学习的动量对比方法（MoCo）。从将对比学习作为字典查询过程的角度来看，本文构建了一个由队列和移动平均编码器组成的动态字典。 本文分享自华为云社区《论文解读系列二十九：无监督视觉表征学习的动量对比》，作者：谷雨润一麦。 摘要 本文提出了一个
训练网络时，通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终网络的性能影响比较 大，合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快，从而获得更好的优化结果。但是按照某类分布随机初始化 网络权值时，存在一些不确定因素，并不能保
简介 在这篇文章中，我们会继续探讨根据 L. Raschke 和 L. Connors 的 华尔街智慧: 高胜算短线交易策略一书中描述的交易策略来编程, 致力于测试价格的范围界限。最后完整的部分是动量弹球(Momentum Pinball), 它根据包含在两个每日柱形中的形态来进行运作。通过第一个柱来确定第
本周考试有点多，没有像之前一样肝计算机，看了上周的总结，突然想起来还要申请暑课，还要准备托福，事情有点多，没有分清主次，或者说，没有记住这些事情。下周的MAR又要考试，这节课明明通识课，咋拿A这么难 ，沃日。还是没有认真学啊。 上周的时间没有利用好，很多时
RMSprop：通过指数加权均，使得大不能不能过大，小的不能太小。 动量法，通过指数加权平均求对应平均值，使其下降的更为平稳。 Adam就是结合了RMSprop 和动量法
“随机梯度下降、牛顿法、动量法、Nesterov、AdaGrad、RMSprop、Adam” 随机梯度下降法牛顿法动量法Nesterov学习率应该慢慢减小的。 AdaGradRMSpropAdamNadam 随机梯度下降法 怎么减小每次计算的参数量？ 梯度下降法性价比低。 mini-batch等价于随机梯度下降法。 步长越
机器学习相关 参考：https://mp.weixin.qq.com/s/5yqsceEdapqIEOn1p5tV-Q 1. 优化器相关 优化器有哪些？有什么区别？ 历史演变：SGD -> SGDM -> NAG -> AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam -> AdamW 统一框架： 定义：待优化参数： \(w\) ，目标函数：\(f(x)\) ，初始学习率： \(\alpha\) 在每
1：动量Momentum（惯性） 【注】简而言之：下一个梯度方向等于当前梯度的更新方向和上一个梯度方向的共同方向。 【注】当β=0，α!=0完全退化成没有添加动量的梯度更新 [注]当α和β都不等于0，则动量β有效，最优化时避免陷入局部极小值。 【注】在pytorch中只需
1.原理 运用物理学上的动量思想，在梯度下降的问题中引入动量项 m m m 和折扣因子 γ \gamma γ，
Gradient Descent(梯度下降) + Momentum(动量) 上次 这里 介绍了Gradient Descent寻找最优解的过程 学习到发现还有一个算法就是加上Momentum(动量，就是上一次Gradient Descent后的步长值)来作为下一次更新位置的参数，这样来寻找局部最优解Local Minima的话，会比单独使用梯度下
Exploring Simple Siamese Representation Learning[arxiv Submitted on 20 Nov 2020]------论文解读 注意AbstractIntroduction and Related WorkSiamese networksContrastive learningClusteringBYOL MethodBaseline settingsExperimental setup Empirical Study 注意
一、計算动量因子 确定交易对象：股票池、考虑流动性（沪深300/创业板）选定业绩评价周期：过去1-12个月计算形成期的收益率：过去N个月的收益率对收益率进行排序：最佳-赢家组合、最差-输家组合确定持仓/换仓周期：1个月、可自定义测算连续或间隔一段时期，不断重复2-5步骤计算动量/反向策略
其中动量系数一般取（0,1），直观上理解就是要是当前梯度方向与前一步的梯度方向一样，那么就增加这一步的权值更新，要是不一样就减少更新。
目录 Awesome Oscillator (AO)计算 Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)计算Step 1: Efficiency Ratio (ER)Step 2: Smoothing Constant (SC)Step 3: KAMA Percentage Price Oscillator (PPO)计算 Percentage Volume Oscillator (PVO)Rate-of-Change (ROC)Relative
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18686 用于动量策略中所谓的动量（Momentum），是指某一对象所具有的一种倾向于保持其原有属性或特征的性质，也可以简单理解成一种惰性（Inertia）。股票的动量，简单地说就是涨的还会接着涨，跌的还会接着跌；过去涨得越猛，未来涨的也就越猛；过去跌得越狠，未来也会跌
