通过调整输入数据的分布,归一化层使得不同层之间的数据分布更加稳定,从而提升训练效率和模型表现。然而,归一化层也存在一些挑战,例如计算开销大、对 batch size 和超参数敏感,以及在推理阶段可能存在的不一致性。 DyT 模型是一种旨在替代 Transformer 中传统归一化层(如Layer Normalization,LN)的创新方法。 其核心操作...
self.model = nn.ModuleList([TimesBlock(configs) for _ in range(configs.e_layers)]) self.enc_embedding = DataEmbedding(configs.enc_in, configs.d_model, configs.embed, configs.freq, configs.dropout) self.layer = configs.e_layers self.layer_norm = nn.LayerNorm(configs.d_model) if self.ta...
self.config = config self.dim = config.d_modelself.num_heads = config.num_headsself.v_head_dim = config.v_head_dim self.nope_head_dim = config.nope_head_dimself.rope_head_dim = config.rope_head_dim self.q_lora_rank = config.q_lora_rankself.kv_lora_rank = config.kv_lora_rank ...
self.config = config self.dim = config.d_modelself.num_heads = config.num_headsself.v_head_dim = config.v_head_dim self.nope_head_dim = config.nope_head_dimself.rope_head_dim = config.rope_head_dim self.q_lora_rank = config.q_lora_rankself.kv_lora_rank = config.kv_lora_rank ...
QuantML-Qlib Model | DeepSeek开源FlashMLA结构用于选股 本文我们将MOE以及MLA结构进行结合:一方面采用改进型多头注意力机制(MLA),通过智能参数压缩和混合位置编码策略,使模型能更精准捕捉市场波动规律;另一方面引入专家决策系统(MoE),让多个专业子模型自主竞争,仅激活最优专家进行预测,大幅提升计算效率。该架构特别针对...
Optuna 是一个特别为机器学习设计的自动超参数优化软件框架。它具有命令式的,define-by-run 风格的 API。由于这种 API 的存在,用 Optuna 编写的代码模块化程度很高,Optuna 的用户因此也可以动态地构造超参数的…
在之前的文章中,我们介绍了DeepSeek和核心架构之一MLA,以及如何将MLA结构融入QuantML-Qlib框架用于选股。 QuantML-Qlib重磅更新:DeepSeek核心模型结构用于选股 今天DeepSeek开源了其高性能推理加速框架FlashMLA,FlashMLA是专为NVIDIA Hopper架构GPU(如H800/H100)设计的创新技术,旨在优化大语言模型(LLM)在变长序列处理场...
原文链接:Optiver - Trading at the Close简短描述5个使用连续更新/学习的LGB模型 - 使用.train(init_model)和.refit() ,稍后会有更多关于这方面的内容 ;以及5个在216个特征上的Catboost… Quant...发表于Kaggl... 回顾BART模型 刘聪NLP发表于NLP工作... 大模型多目标RLHF融合与应用 自ChatGPT破圈以来,RLHF...
近年来,为了提高效率,出现了多种新型递归序列模型。本文通过重新审视传统的递归神经网络(RNN),尤其是长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),提出了一种简化方法,移除其隐藏状态依赖并消除了需要通过时间反向传播(BPTT)的限制,从而使这些模型可以并行化训练。
QuantML-Qlib Model | Kansformer:KAN+Transformer时序模型用于股票收益率预测 QuantML-Qlib Model | 清华大学时序卷积模型TimesNet用于金融市场预测 QuantML-QlibModel | 使用OPTUNA优化模型超参 QuantML-Qlib开发版 | 清华大学时序模型Autoformer用于股票市场预测 ...