記事「ニューラルネットワークが簡単に（第87回）：時系列パッチ」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.09.16 10:53 新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第87回）：時系列パッチ」はパブリッシュされました: 予測は時系列分析において重要な役割を果たします。この新しい記事では、時系列パッチの利点についてお話しします。 自然言語処理(NLP)分野で開発されたTransformerアーキテクチャは、コンピュータビジョン(CV)でもその優位性を発揮し、時系列解析にも成功を収めています。特に、Self-Attention（自己注意機構）は、時系列データの要素間の関係を自動的に識別する能力があり、効果的な予測モデルを構築する基盤となっています。 分析可能なデータ量の増加と機械学習手法の進化により、より正確かつ効率的な時系列データ分析モデルの開発が可能になっています。しかし、時系列データの複雑さが増す中で、正確な予測を実現し、隠れたパターンを見つけ出すためには、より効率的かつコストの低い分析手法が求められます。 このような課題に応える手法の一つが、パッチ時系列Transformer(PatchTST: Patch Time Series Transformer)です。この手法は「Time Series is Worth 64 Words：Long-term Forecasting with Transformers」で提案され、時系列データをパッチに分割し、Transformerを用いて将来の値を予測するという新しいアプローチを取っています。 作者: Dmitriy Gizlyk 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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予測は時系列分析において重要な役割を果たします。この新しい記事では、時系列パッチの利点についてお話しします。
自然言語処理(NLP)分野で開発されたTransformerアーキテクチャは、コンピュータビジョン(CV)でもその優位性を発揮し、時系列解析にも成功を収めています。特に、Self-Attention（自己注意機構）は、時系列データの要素間の関係を自動的に識別する能力があり、効果的な予測モデルを構築する基盤となっています。
分析可能なデータ量の増加と機械学習手法の進化により、より正確かつ効率的な時系列データ分析モデルの開発が可能になっています。しかし、時系列データの複雑さが増す中で、正確な予測を実現し、隠れたパターンを見つけ出すためには、より効率的かつコストの低い分析手法が求められます。
このような課題に応える手法の一つが、パッチ時系列Transformer(PatchTST: Patch Time Series Transformer)です。この手法は「Time Series is Worth 64 Words：Long-term Forecasting with Transformers」で提案され、時系列データをパッチに分割し、Transformerを用いて将来の値を予測するという新しいアプローチを取っています。
作者: Dmitriy Gizlyk