自回归模型（Autoregressive Model，AR ）是一种统计模型，用于预测时间序列数据的未来值，基于过去的观测值。自回归模型属于线性模型，其基本思想是假设一个时间序列的当前值与其前几个时间点的值之间存在线性关系。一、基本概念 自回归模型（Autoregressive Model，简称 AR 模型）是一种统计模型，用于分析和预测时间序列
1 自回归模型的定义 自回归模型(Autoregressive model)是统计上一种处理时间序列的方法,利用同一变量 x 前t−1 期的值 x1,x2,...,xt−1 来预测第 t 期变量 xt 的值,并假设这 t 期变量为一线性关系。因为这是从回归分析中的发展而来,只是不用 x 预测y,而是用 x 预测x,所以叫做自回归。其数学表达...
神经网络模型(Neural Models) p(x1,x2,x3,x4)≈p(x1)p(x2∣x1)pNeural(x3∣x1,x2)pNeural(x4∣x1,x2,x3) 假设条件分布的特定函数形式(例如神经网络的输出)。 一个足够深的神经网络可以逼近任何函数。 自回归模型的引入 背景(Given): 数据集:MNIST(手写数字的二值化图像数据集)。 每张图像有n=28×...
自回归模型是指我们将时间序列中的值回归到同一时间序列中的先前值上。例如,yt-1上回归的yt使用y的前一个值,即称为滞后值)来预测y的当前值。在这个简单的回归模型中,前一个时间段的因变量已成为预测变量。误差表示简单线性回归模型中所有常见的误差假设。我们通常将自回归的顺序视为用于预测当前值的序列中先前值...
值得注意的是，自回归模型作为基础架构，支撑着当前备受瞩目的GPT系列大型语言模型（LLMs）的学习与预测机制，这些模型在自然语言处理领域展现出了革命性的影响力。LeCun教授不仅在其专业领域内享有崇高的声望，而且以其敏锐的洞察力和直言不讳的态度著称。他多次在公开场合表达了对自回归语言模型局限性的深度关切，并...
自回归模型在实现文本生成图像上大概有以下策略: 和VQ-VAE(矢量量化变分自动编码器)进行结合,首先将文本部分转换成token,利用的是已经比较成熟的SentencePiece模型;然后将图像部分通过一个离散化的AE(Auto-Encoder)转换为token,将文本token和图像token拼接到一起,之后输入到GPT模型中学习生成图像。
比如VAR指出是因为自回归模型逐个预测token的行为不符合图像模态的特点，提出“next-scale prediction”范式，将视觉自回归建模为逐个预测更大尺度scale的token map。这一方式避免了原始基于next-token的自回归方案难以建模图像模态的问题，重新为视觉生成定义了新的自回归范式，从而使得生成的图像具有更高的真实度，不过...
异质性自回归模型（heterogeneous autoregression model）是由corsi（2009）提出的，用来对经济金融时间序列，特别是波动率时间序列中的长记忆性进行建模。该模型可以更好地刻画时间序列随着时间范围而改变的尖峰厚尾性质。同时，该模型的估计方法非常简便，运用最小二乘（ols）并且配合newey-west修正就可以得到无偏的、经过...
VAR模型建立之前需要对各时间序列变量进行平稳性检验（ADF检验）。若各时间序列均是平稳序列，则可建立 VAR 模型；否则得到的向量自回归模型是伪回归。若是各数据不满足平稳性，但通过了协整检验，也可建立向量自回归模型。1.32 确定滞后阶数 如果滞后期太少，误差项的自相关会很严重，并导致参数的非一致性估计。在...
自回归模型(Autoregressive Model,简称 AR 模型)是最常见的平稳时间序列模型之一。接下将介绍 AR 模型的定义、统计性质、建模过程、预测及应用。 一、AR 模型的引入 考虑如图所示的单摆系统。设 xt 为第 t 次摆动过程中的摆幅。根据物理原理,第 t 次的摆幅 xt 由前一次的摆幅 xt-1 决定,即有 xt=a1xt-1...