Symmetry-Preserving Neural Singular-Value Cleaning for Cross–Covariance Matrices
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摘要
提出了一种保对称（随机矩阵不变性）且可扩展到不同维度的双流神经网络，用于在奇异值分解（SVD）基底上对经验交叉相关/协方差进行非线性清洗；该方法在理论 BBP 清洗的限制（平稳性与有界谱）下可退化为解析解，但在包含市场主模和时间非平稳性的真实权益数据上表现出更优越的OOS重构误差和更好的偏差-方差折中 [page::0][page::1][page::3].
