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Fengxiang He
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DeXposure-FM：用于 DeFi 信用敞口的新型图基础模型
研究人员推出 DeXposure-FM，这是一种新颖的时间序列图基础模型，旨在量化和预测去中心化金融 (DeFi) 网络中的信用敞口。该模型旨在解决 DeFi 互联代币系统中固有的传染风险，这些风险可能导致金融冲击的失控传播。DeXposure-FM 使用图-表格编码器，并在包含数千个协议和区块链的超过 4370 万条记录的大型数据集上进行了训练。与现有的图基础模型和时间图神经网络相比，该模型在机器学习基准测试中表现出卓越的性能，并为…
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研究发现：等变神经网络可能限制表达能力
一项新的研究论文探讨了使用等变神经网络的权衡，这些网络旨在利用数据对称性。该研究聚焦于两层ReLU网络，证明强制执行这些对称性约束会限制网络的表达能力。研究人员发现，可以通过增加模型大小来克服这一限制，并且令人惊讶的是，具有补偿等变性的大型架构表现出较低的假设空间维度，可能带来更好的泛化能力。