5、SWAY在排列决策空间中的初步评估

SWAY在排列决策空间中的初步评估

1. 排列嵌入的初步探索

在排列决策空间的研究中,我们首先关注到一些重要的命题。命题3指出,$\Pi_{n - 1}$ 是一个简单的 $(n - 1)$ 维多面体,其顶点集为 $V_n$。命题4表明,当把 $\Pi_{n - 1}$ 的顶点看作排列时,两个顶点相邻当且仅当它们相差一次交换。

我们通过散点图研究了交换距离与不同嵌入距离之间的相关性。在图1a中,x轴是两个随机排列 $\pi, \pi’ \in S_n$ 使用排列多面体进行朴素嵌入后的欧几里得距离(即 $|\pi - \pi’|_2$),y轴是交换距离(即 $d_K(\pi, \pi’)$)。从图中可以看出,$\ell_2$ 距离和交换距离 $d_K$ 之间要么不存在正相关性,要么相关性非常弱,这使得朴素嵌入方法不适用。

为了解决这个问题,我们基于排列与线性序之间的双射关系,提出了基于排名的嵌入方法。具体定义如下:
- 定义6 :设 $L \in L_n$。
- $L$ 的排名函数 $r_L : [n] \to [n]$ 定义为 $r_L(x) = 1 + |{y \in [n] : y L x}|$。
- 与 $L$ 关联的位置排列 $\pi = (\pi_1 \pi_2 \cdots \pi_n) \in S_n$ 满足 $r_L(\pi_i) = i$,其中 $i \in [n]$。
- 与 $L$ 关联的排名排列 $\pi = (\pi_1 \pi_2 \cdots \pi_n) \in S_n$ 满足 $\pi_i = r_L(i)$,其中 $i \in [n]$。
-

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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