神经网络灵敏度分析对网络结构设计、硬件实现等具有重要的指导意义，已有的灵敏度计算公式对权值和输入扰动有一定限制或者计算误差较大。基于Piché的随机模型，通过使用两个逼近函数对神经网络一类Sigmoid激活函数进行高精度逼近，获得了新的神经网络灵敏度计算公式，公式取消了对权值扰动和输入扰动的限制，与其他方法相比提高了计算精度，实验证明了公式的正确性和精确性。
2022-09-17 15:36:48
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2009年写的matlab mdp源码，里面有全部的英文document介绍说明
2022-07-06 10:00:41
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在股票市场风险分析中，对不同股票相关结构的讨论有着重要意义，从而引出对如何选取好的相关结构模型来捕捉股票间的相关变化规律的讨论。本文选取Gauss Copula、t Copula、Gumbel Copula和Mixed Gumbel Copula，运用两步半参数估计法对股票市场相关结构建模，并依据建立的模型进行VaR分析，采用wald型检验方法来判断VaR估计效果。从效用最大化角度出发，确定最优投资组合。
2022-06-23 21:58:09
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