16、TT 格式张量与张量扩展算法及滑动技术

最新推荐文章于 2025-09-05 10:57:04 发布
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分类专栏： 机器学习重塑金融风控 文章标签： TT格式张量 张量扩展算法 滑动技术
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TT 格式张量与张量扩展算法及滑动技术

1. TT 格式张量与优化算法

在处理张量问题时，常常需要寻找最优张量 𝒜。由于目标函数是平滑的，且 ℱr 是平滑的黎曼流形，共轭梯度算法非常适合解决这个问题。不过，还有许多其他算法也可用于求解相关方程。除了大量基于梯度的算法外，还有一些算法不对 ℱr 的平滑性或目标函数做任何假设，这些算法近年来在处理高维、非凸问题和非平滑目标函数方面颇受欢迎，但缺点是速度较慢。

2. 基本完成算法

基本完成算法的目标是将张量 𝒳 在其网格子集上的值扩展到整个网格。该算法的每一次迭代都会考虑一个低秩张量 𝒜 作为 𝒳 的代理。算法的具体步骤如下： 

Algorithm 1 Completion Algorithm
1: procedure COMPLETION(r, N, 𝜀, 𝛿, 𝒳𝒦)
2:     𝒜old ←Random 𝒜in ℱr
3:     𝒜ne𝑤←𝒜old
4:     while 𝜀(𝒜ne𝑤) > 𝜀 & 𝛿(𝒜ne𝑤) > 𝛿 & iter < N do
5:         𝒜ne𝑤←update(𝒜old)
6:         𝜀(𝒜ne𝑤) ←Error of approximation of 𝒜ne𝑤to 𝒳𝒦
7:         𝛿(𝒜ne𝑤) ←Error stagnation |𝜀(𝒜ne𝑤) − 𝜀(𝒜old)|∕|𝜀(𝒜old)|
8:         iter ←iter + 1
9:
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基于强化学习的AI算力网络自适应防御系统
AI天才研究院
07-04 423
在AI算力需求爆炸式增长的今天，AI算力网络已成为数字经济的核心基础设施。然而，面对日益复杂多变的网络威胁，传统静态防御策略越来越力不从心。本文深入探讨如何将强化学习这一AI领域的前沿技术应用于构建AI算力网络的自适应防御系统。我们将从基本概念出发，通过生动比喻和实际案例，详细解析强化学习如何使防御系统具备自主学习、动态调整和智能决策能力，以应对不断演变的网络攻击。文章还提供了系统架构设计、关键算法实现及实际应用案例，为构建下一代智能网络安全防御体系提供全面指导和前瞻性思考。
图像恢复介绍（持续更新）
SmartLab307的博客
10-26 974
的产生是信号在采集、传输以及记录过程中，受到成像设备自身因素和外界环境的影响而产生的。现实中的噪声是随机分布的，事实上，噪声无法完全去除，只能使得重现信号尽可能的接近原始信号，因此，去噪严格意义上只能被称之为降噪。通过去噪可以有效地增大图像信号的信噪比，提高图像质量 ，更好地体现原始图像所携带的信息。
19、深度神经网络与切比雪夫张量的混合解决方案
p5l2m9n4o6q的博客
09-02 27
本文探讨了深度神经网络（DNN）与切比雪夫张量（CT）的互补特性，提出一种混合解决方案以提升高维函数逼近的效率与精度。通过引入参数化函数g降低问题维度，并结合DNN的降维能力与CT在低维空间中的高效非线性建模，构建了混合神经网络（hNN）架构。该框架在处理可分解函数时表现出更优的训练效率、准确性和评估速度，适用于市场风险计算等实际场景。文章还系统比较了全切比雪夫张量、TT格式CT和切比雪夫滑动器的适用范围，并给出了方法选择流程，为构建稳定高效的风险计算系统提供了理论支持和技术路径。
自己动手实现一个深度学习算法——七、卷积神经网络
u011249837的专栏
11-27 727
最开始的层对简单的边缘有响应，接下来的层对纹理有响应，再后面的层对更加复杂的物体部件有响应。比如，空间上邻近的像素为相似的值、RBG的各个通道之间分别有密切的关联性、相距较远的像素之间没有什么关联等，3维形状中可能隐藏有值得提取的本质模式。最开始的层对简单的边缘有响应，接下来的层对纹理有响应，再后面的层对更加复杂的物体部件有响应。然后，将这个结果保存到输出的对应位置。在进行卷积层的处理之前，有时要向输入数据的周围填入固定的数据（比如0等），这称为填充（padding），是卷积运算中经常会用到的处理。
从代码学习深度强化学习 - REINFORCE 算法 PyTorch版
weixin_43887510的博客
06-21 1157
欢迎来到“从代码学习深度强化学习”系列！在之前的文章中，我们可能已经接触了许多基于价值（Value-based）的强化学习算法，如 Q-learning 和 DQN。这些算法的核心思想是学习一个价值函数（如 Q-函数），然后根据这个函数间接地推导出一个最优策略。然而，在很多现实场景中，尤其是那些动作空间连续或者非常大的问题中，直接学习一个策略函数可能更为高效和直接。今天，我们将深入探讨**策略梯度（Policy Gradient）**方法，这正是直接学习策略的算法家族的基石。REINFORCE。
数学领域算子理论的实际案例分析
AI天才研究院
07-08 1101
你是否想过：手机拍照时的“美颜滤镜”如何识别你的脸部轮廓？医院的CT机如何将X射线信号变成清晰的人体图像？量子计算机里的“量子比特”如何遵循特定规则变换状态？这些问题的背后，都藏着同一个数学“主角”——算子理论。本文的目的，就是撕掉算子理论“高冷抽象”的标签，通过“生活故事+实际案例+代码实践”的方式，让你明白：算子理论不是数学家的“自娱自乐”，而是解决现实问题的“通用语言”。我们的讨论范围将覆盖算子理论的核心概念、三大典型应用场景（量子力学、图像处理、机器学习），以及如何用代码实现算子的“魔法变换”。
目标检测 详解SSD原理，数据处理与复现
专注于人工智能学习，总结
11-21 1609
在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模图像识别环境下对其精度的影响。我们的主要贡献是使用具有非常小(3×3)卷积滤波器的体系结构对增加深度的网络进行了彻底的评估，这表明通过将深度推进到16-19个权重层，可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现是我们2014年ImageNet挑战赛提交的基础，我们的团队在局部化和分类路径上分别获得了第一和第二名。我们还表明，我们的表示法很好地推广到了其他数据集，在这些数据集上，它们获得了最先进的结果。
22、何时使用切比雪夫张量与深度神经网络
p5l2m9n4o6q的博客
09-05 42
本文探讨了切比雪夫张量（CTs）与深度神经网络（DNNs）在函数逼近中的应用，分析了二者在精度提升、维度处理及实际应用场景中的优劣。CTs具有准指数收敛和优秀偏导数逼近能力，适用于低维高精度问题；而DNNs灵活性强，更适合高维复杂函数。文章还介绍了组合技术、TT格式、张量扩展算法和滑动CTs等缓解维度灾难的方法，并通过流程图和数据表格展示了方法选择的决策路径与性能对比，为金融计算等领域的代理模型构建提供了系统性指导。
处理器与AI芯片-阿里平头哥-NPU&RISC-V
生活需要深度
07-18 3719
阿里平头哥在高性能处理器与AI芯片主要有玄铁处理器、含光人工智能芯片、羽阵RFIC系列、倚天处理器芯片、无剑SoC。结合最近几年阿里平头哥在发布的报告和论文，总结了含光800-NPU加速器、玄铁810处理器-RISC-V硬件架构，可作为学习、研发高性能处理器与AI芯片的参考资料。本人才疏学浅，如有错漏之处，敬请指正。与Google、百度类似，阿里也在自研云服务器芯片，已经大规模上应用于阿里云和数据中心。
张量近似与滑动技术：突破维度诅咒的有效方法
### 张量近似与滑动技术：突破维度诅咒的有效方法 #### 1. 张量近似基础 张量在实际应用中面临着维度诅咒的问题，即随着维度的增加，网格点的数量会呈指数级爆炸式增长。在实际场景里，对于维度较高的张量，我们...
金融风险计算中的函数近似技术：CTs与DNNs的应用与比较
### 金融风险计算中的函数近似技术：CTs与DNNs的应用与比较 在金融领域，信用估值调整（CCR）计算和市场风险计算是至关重要的环节，但它们面临着巨大的计算挑战。本文将深入探讨如何利用张量列车（CTs）和深度神经...
混合解决方案：DNNs、CTs与组合技术的协同应用
本文将介绍两种主要的近似技术——深度神经网络（DNNs）和切比雪夫张量（CTs），以及如何通过组合技术和相关工具包来克服这些挑战。 #### 1. 近似技术的局限性 在函数近似领域，DNNs 和 CTs 是两种强大的理论工具。...
（42页PPT）拾月金秋好柿秋季潮流柿某省市集主题活动策划方案45.pptx
12-17
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前后端低代码开发脚手架带数据库
12-17
前后端低代码开发脚手架带数据库
针对 Acunetix AWVS扫描器开发的批量扫描脚本，支持log4j漏洞、SpringShell、SQL注入、XSS、弱口令等专项，支持联动xray、burp、w13scan等被动批量
12-17
根据原作 https://pan.quark.cn/s/857a71c7b535 的源码改编 免责声明 本项目仅用于安全自查，请勿利用文章内的相关工具与技术从事非法测试，如因此产生的一切不良后果与本项目无关 awvs14-scan 支持awvs14,15 修复多个Bug，config增加配置参数 config.ini 请使用编辑器更改，记事本会改会原有格式 针对 AWVS 14版本开发的批量扫描脚本，支持SpringShell\log4j\常见CVE\Bug Bounty\常见高危\SQL注入\XSS等 专项漏洞的扫描，支持联动xray、burp、w13scan等被动批量扫描，灵活自定义扫描模板 14版本脚本功能 仅支持AWVS14版本的API接口 支持URL批量添加扫描 支持批量仅扫描apache-log4j漏洞 支持对批量url添加凭证进行爬虫扫描 支持对批量url添加1个或多个不同请求头 支持配置上级代理地址，能结合被动扫描器进行配置扫描,如：,,等扫描器 支持一键清空所有任务 通过配置文件，支持自定义各种扫描参数，如:爬虫速度，排除路径(不扫描的目录),全局,限制为仅包含地址和子目录 支持对扫描器内已有目标进行批量扫描，支持自定义扫描类型 Linux AWVS14 docker安装 推荐使用docker 赞赏码 如果对你有帮助的话要不请作者喝杯奶茶?(嘿嘿) (打赏时请留言你的ID
Web集成Flask应用中实现炭疽病预警系统前端组件整合：JavaScript与CSS资源部署及非侵入式模板注入方案
12-17
内容概要：本文介绍了一个用于集成炭疽病预警系统前端组件的Python函数实现，主要基于Flask框架完成静态资源（JS、CSS）的复制与注册，并通过Blueprint和Jinja2上下文处理器将相关脚本和样式非侵入式地注入到现有Web应用中。代码实现了JavaScript和CSS文件的路径配置、目录创建、文件拷贝、日志记录以及HTML响应的动态修改，确保前端能够正确加载风险展示所需的资源。同时，采用after_request钩子动态插入外部资源链接，避免对原始模板的直接修改，提升兼容性和可维护性。; 适合人群：熟悉Python Web开发，掌握Flask框架及相关前端基础知识的开发者或系统集成人员；具备一定项目部署和调试经验的技术人员。; 使用场景及目标：①在不改动原有Web项目的前提下集成第三方预警展示功能；②实现前端资源的自动化部署与动态注入；③构建可复用的模块化Web组件扩展方案； 阅读建议：此资源侧重于实际工程集成能力的展现，学习时应重点关注路径处理、异常捕获、Flask钩子机制的应用，并结合具体Web项目进行测试验证，理解非侵入式集成的设计思想。
【电网优化调度数据集】寒潮场景V2G电网优化调度数据集
12-17
【电网优化调度数据集】寒潮场景V2G电网优化调度数据集内容概要：本文档介绍了一个名为“寒潮场景V2G电网优化调度数据集”的科研资源，聚焦于在极端天气（寒潮）条件下，结合电动汽车（Vehicle-to-Grid, V2G）技术的电网优化调度问题。该数据集配套提供了Matlab代码实现方案，涵盖微电网经济调度、需求侧响应、电池寿命损耗考虑、储能配置及多目标优化算法等内容，旨在模拟和优化寒潮期间电力系统的运行效率与稳定性。文档还提及多个相关研究方向和技术手段，如元模型优化、主从博弈、多虚拟电厂动态定价等，展示了其在智能电网与能源管理领域的深度应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的科研人员及研究生，尤其适用于从事微电网调度、V2G技术、需求响应等相关课题的研究者。; 使用场景及目标：①用于寒潮等极端气候下电网负荷波动的建模与仿真；②支持V2G参与电网调度的经济
使用雅可比椭圆函数为Reissner平面有限应变梁提供封闭形式解（Matlab代码实现）
最新发布
12-17
使用雅可比椭圆函数为Reissner平面有限应变梁提供封闭形式解（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了如何使用雅可比椭圆函数为Reissner平面有限应变梁问题提供封闭形式的解析解，并结合Matlab代码实现该求解过程。该方法能够精确描述梁在大变形条件下的非线性力学行为，适用于几何非线性强、传统线性理论失效的工程场景。文中详细阐述了数学建模过程，包括基本假设、控制方程推导以及利用雅可比椭圆函数进行积分求解的技术路线，最后通过Matlab编程验证了解的准确性与有效性。; 适合人群：具备一定固体力学、非线性结构分析基础，熟悉Matlab编程的研究生、博士生及科研人员，尤其适合从事结构力学、航空航天、土木工程等领域中大变形问题研究的专业人士； 使用场景及目标：① 掌握Reissner梁理论在有限应变条件下的数学建模方法；② 学习雅可比椭圆函数在非线性微分方程求解中的实际应用技巧；③ 借助Matlab实现复杂力学问题的符号计算与数值验证，提升理论与仿真结合能力； 阅读建议：建议读者在学习前复习弹性力学与非线性梁理论基础知识，重点关注控制方程的推导逻辑与边界条件的处理方式，同时动手运行并调试所提供的Matlab代码，深入理解椭圆函数库的调用方法与结果可视化流程，以达到理论与实践深度融合的目的。
stm32循迹小车.zip
12-17
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