VAR模型，即向量自回归模型（Vector Autoregression Model），是一种多变量时间序列模型，用于捕捉多个时间序列数据之间的线性关系。 VAR模型可以看作是单变量自回归模型（AR模型）的扩展，它允许模型中的每个变量不仅依赖于其自身的滞后值，还依赖于系统中其他 ...

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 ...

Vector autoregression model is ubiquitous in classical time series data analysis. With the rapid advance of social network sites, time series data over latent graph is becoming increasingly popular.

编者按：近年来，由于并行的快速推理能力，非自回归生成在自然语言处理、语音处理等领域展示出了其特有的优势，并日益成为生成模型的研究热点。为了促进非自回归生成模型的发展，微软亚洲研究院与苏州大学的研究员们共同撰写了综述论文“A Survey on Non ...

这篇文章研究的是自监督去噪任务。作者提出的方法，虽然从论文的讲述上来看，是从 DIP 出发，但实际上最后演化的形式我认为和 DIP 已经毫无关系了。另外 DIP 是在一个 image 上训练，这篇文章则是在整个 noise dataset 上训练。这篇文章的自监督学习思路和 ...

泛读。这篇文章研究的是 DIP 的理论性质。这篇文章似乎发到 nips 上了，但是我仍然认为这篇文章缺乏价值。这篇文章试图证明DIP的计算框架可以用来实现压缩感知重建，并且能够给出一个看起来很不错的理论。假设 S 表示网络 G 的值域，作者用的引理是，若 G ...

在今天我们发布的这篇文章中，作者 Sonam Srivastava 介绍了金融中的三种深度学习用例及这些模型优劣的证据。 我们跟随 Sonam Srivastava 的分析，并展望深度学习在金融领域的运用前景。虽然金融是计算密集型最多的领域，但广泛使用的金融模型：监督和无监督模型 ...