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World File Search System可识别性
朝着比较深层生成模型的可识别性
基于目标的投资（GBI）构成了投资的方法，专注于帮助投资者通过投资组合管理[1]实现其明确定义的短期财务目标。为了表明，长期投资者可能希望在退休时达到目标财富水平。可以简单地将结果目标表示为二进制函数，以指示是否已实现了投资目标。在这种范式下，风险定义为未达到所需目标的概率。这与经典的投资组合优化方法形成鲜明对比，通常基于均值优化[2]，其中风险以价格波动为代表，上行价格和下行价格移动等效地处理。鉴于GBI需要动态响应时变特征（例如当前的财富水平和剩余时间），因此可以将其框起来，作为在不在的情况下进行连续决策的问题。因此，可以通过深度加强学习（DRL）技术自然解决。为了确保在现实世界中的高性能下，GBI框架还应考虑另一个动态：金融市场的非平稳性[3]，包括突然的政权转换。不明确，在经典投资组合优化中，Legime-
功能连通性的可识别性可能会无意中膨胀预测结果
功能磁共振（fMRI）是研究体内认知过程的宝贵工具。许多最近的研究使用功能连通性（FC），部分相关连接（PC）或FMRI-DERMIDERS BRAIN网络来预测表型，结果有时无法复制。同时，可以使用FC准确地从不同的扫描中识别相同的主题。在本文中，我们展示了一种方法，通过治疗与独立数据点的纵向或同时扫描，可以在不知不觉中将分类从61％的精度膨胀至86％的精度。使用英国生物银行数据集，我们发现可以通过利用与10,000名无需双浸的培训对象的可识别性来实现50个培训主题的相同差异。我们在四个不同的数据集中复制了这种效果：英国生物库（UKB），费城神经发育群体（PNC），中间表型（BSNIP）的双极和精神分裂症网络以及开放式纤维纤维肌毛肌痛数据集（Fibro）。在四个数据集中，无意的改善范围在7％至25％之间。另外，我们发现，通过使用动态功能连接性（DFC），即使一个受试者仅限于单个扫描，也可以应用此方法。一个主要的问题是，与ROIS或连接性的功能以及膨胀的结果报告可能会使未来的工作感到困惑。本文希望阐明即使是小管道异常也可能导致出乎意料的出色结果。
关于对比学习的有限样本可识别性——......
▶ 我们遵循 [Hyvarinen et al., 2019] 中的设置。 ▶ si 是高斯变量和拉普拉斯变量的乘积。 ▶ u 对应不同的时间框架。 ▶ g ( · ) 是具有泄漏 ReLU 的神经网络。 ▶ h ( · ) , ϕ i ( · ) 采用具有 R 个神经元的 3 隐藏层网络建模。 ▶ 度量：si 和 hj ( x ) 之间的互信息。
开发可检测性、可识别性和可追踪性...
目录 致谢................................................................................................................................ 5