分类目录归档：人工智能
前向传播算法是神经网络中用于计算输出和进行预测的重要算法，以下是其相关介绍：
前向传播算法是指从输入层开始，将输入数据依次通过神经网络的每一层，经过神经元的激活函数处理后，将信息传递到下一层，直到输出层得到最终的输出结果的过程。在这个过程中，数据只沿着一个方向流动，即从输入层到输出层，不涉及反向的信息传递。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，通过双向上下文建模在多项NLP任务中取得突破性进展。以下是对BERT架构的详细解析：
BERT基于Transformer编码器堆叠而成，主要特点包括： - 双向性：通过自注意力机制同时捕捉上下文信息。 - 多层堆叠：Base版（12层）和Large版（24层）分别包含不同规模的参数。 - 多头注意力：Base版12个头，Large版16个头，增强模型对不同语义子空间的关注能力。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google于2018年提出的预训练语言模型，通过双向上下文建模显著提升了自然语言处理任务的性能。以下是对BERT架构的详细解析：
BERT基于Transformer的编码器（Encoder）构建，核心是多层自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Network）的堆叠。
贝叶斯原理（Bayes' Theorem）是概率论与统计学中一个核心理论，由18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯提出。它以动态更新认知的哲学为基础，通过整合先验知识与新证据，实现对事件概率的迭代优化。贝叶斯方法在机器学习、医学诊断、金融预测等领域广泛应用，成为现代数据分析的重要工具。
贝叶斯定理的数学形式简洁而深刻：
[ P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)} ]
其中： - ( P(A|B) ) 是后验概率（Posterior Probability），即在观察到事件B后，事件A发生的概率； - ( P(B|A...
贝叶斯原理（Bayes' Theorem）是统计学与概率论中极具影响力的理论框架，其核心思想在于通过动态更新认知，将主观经验与客观数据相结合，从而实现对不确定性的量化与优化。这一理论由18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯提出，后经拉普拉斯等人发展完善，逐渐成为现代数据分析、人工智能及决策科学的基础工具。贝叶斯方法不仅提供了一种数学工具，更体现了一种认知哲学：人类对世界的理解本质上是概率化的、可迭代的，且永远处于被新证据修正的过程中。
贝叶斯原理的突破性在于其对“概率”的重新定义。传统频率学派将概率视为长期重复事件中发生的频率，强调客观性与经验性；而贝叶...
开源大模型是指其源代码和架构对公众开放，可自由使用、修改和分发的大型语言模型。以下是一些比较知名的开源大模型：
Tülu 3 405B 发布背景：由美国西雅图的非营利研究机构艾伦人工智能研究所（Ai2）于2025年1月发布。该模型基于Meta的llama-3.1-405B，拥有4050亿参数。 训练方法：采用精心策划的数据选择和合成，通过监督微调（SFT）等方法提升性能。此外，还使用了强化学习与可验证奖励（RLVR）框架，使模型在数学推理等任务上表现出色。 性能表现：与DeepSeek v3和OpenAI的GPT-4o相当，甚至在某些关键领域超越了它们。
DeepSeek 系列 Deep...
蒙特卡洛方法是一种通过随机性解决确定性问题的计算策略，其核心是“用大量随机实验的统计结果逼近真实答案”。它不依赖复杂的数学推导，而是通过模拟现实中的随机过程，用概率和统计规律找到问题的解。以下是其核心原理的通俗解析：
许多复杂问题（如高维积分、最优决策、概率预测）难以用传统数学工具直接求解。蒙特卡洛方法另辟蹊径：
- 将问题转化为概率模型：例如，计算圆的面积可转化为“随机撒点落在圆内的概率”。
- 用随机实验模拟可能性：通过生成大量随机样本（如抛硬币、随机路径、虚拟场景），模拟所有可能的情况。
- 统计结果逼近真实解：根据“大...
蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）是一种基于随机采样和统计规律的数值计算方法，其核心是通过生成大量随机样本，利用概率统计规律来近似求解复杂数学问题。以下是其核心原理的详细解析：
蒙特卡洛方法的本质是“用随机性解决确定性问题”，通过以下步骤实现： 1. 将问题转化为概率模型：将待求解的问题（如积分、优化、概率分布等）映射到一个可通过随机实验模拟的统计模型。 2. 生成大量随机样本：通过随机数生成器或采样技术，模拟问题的可能状态或路径。 3. 统计结果逼近真实解：利用大数定律（Law of Large Numbers）和中心极限定理（Central Lim...
在程序化交易的背景下，架构设计是至关重要的一环，它决定了交易系统的稳定性、效率和执行速度。程序化交易涉及通过算法自动执行交易指令，以便实现更高效和更快速的市场响应。在学术领域中，程序化交易架构一般分为以下几个关键组成部分：
数据采集层是程序化交易架构的基础，它负责从各个数据源获取实时和历史市场数据（如股票价格、订单簿、市场深度等）。这些数据为交易算法提供了必要的输入。
MDP（马尔科夫决策过程，Markov Decision Process）是用来建模决策过程的数学框架。最佳决策顺序通常指的是在给定的MDP环境中，如何选择一系列动作以最大化长期的回报。MDP主要由以下几个元素组成：
最佳决策顺序的目标是确定一个策略（policy），即在每个状态下选择的动作序列，以最大化从当前状态到终止...