查理孟格

  我认识一位制造钓钩的人,他制作了一些闪闪发光的绿色和紫色鱼饵。我问:“鱼会喜欢这些鱼饵吗?”“查理”,他说,“我可并不是把鱼饵卖给鱼呀”。
  在遭遇一件令你难以接受的悲剧时,你永远也不能因为摆脱不掉它的困扰、在生活中再屡遭失败而让这一件悲剧变成两件、三件。
  我喜欢资本家的独立。我素来有一种赌博倾向。我喜欢构思计划然后下赌注,所以无论发生什么事我都能泰然处之。
  如果你的思维完全依赖于他人,只要一超出你的领域,就求助专家建议,那么你将遭受很多灾难。
  所谓投资这种游戏就是比别人更好地对未来作出预测。你怎样才能够比别人做出更好的预测呢?一种方法是把你的种种尝试限制在自己能力许可的那些个领域当中。如果你花费力气想要预测未来的每一件事情,那你尝试去做的事情太多了。你将会因为缺乏限制而走向失败。
  我与巴菲特工作这么多年,他这个人的优点之一是他总是自觉地从决策树的角度思考问题,并从数学的排列与组合的角度思考问题。
  人类并没有被赋予随时随地感知一切、了解一切的天赋。但是人类如果努力去了解、去感知——通过筛选众多的机会——就一定能找到一个错位的赌注。而且,聪明的人会在世界提供给他这一机遇时下大赌注。当成功概率很高时他们下了大赌注,而其余的时间他们按兵不动,事情就是这么简单。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB深度学习基础知识的研发员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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