記事「ニューラルネットワークが簡単に（第94回）：入力シーケンスの最適化」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.12.19 09:44 新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第94回）：入力シーケンスの最適化」はパブリッシュされました: 時系列を扱うときは、常にソースデータを履歴シーケンスで使用します。しかし、これが最善の選択肢なのでしょうか。入力データの順序を変更すると、訓練されたモデルの効率が向上するという意見があります。この記事では、入力シーケンスを最適化する方法の1つを紹介します。 Transformerアーキテクチャを用いたモデルでは、長期的な依存関係を検出する有効性は、シーケンスの長さ、位置エンコーディングの戦略、データのトークン化など、さまざまな要因に大きく依存します。 こうした課題を背景に、論文「Segment, Shuffle, and Stitch:A Simple Mechanism for Improving Time-Series Representations」の著者は、履歴シーケンスの最適な使用というアイデアに達しました。手元のタスクを考慮すると、より効率的な表現学習を可能にする、より優れた時系列の構成はあるでしょうか。 この記事では、時系列データの表現を最適化するために設計された、Segment, Shuffle, Stitch (S3)と呼ばれるシンプルかつ即時利用可能なメカニズムを紹介します。その名前が示すように、S3は時系列データを複数の重複しないセグメントに分割し、それらを最適な順序にシャッフルしてから、新しいシーケンスとして結合する仕組みです。ここで重要な点は、セグメントのシャッフル順序がタスクごとに学習されるということです。 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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時系列を扱うときは、常にソースデータを履歴シーケンスで使用します。しかし、これが最善の選択肢なのでしょうか。入力データの順序を変更すると、訓練されたモデルの効率が向上するという意見があります。この記事では、入力シーケンスを最適化する方法の1つを紹介します。
Transformerアーキテクチャを用いたモデルでは、長期的な依存関係を検出する有効性は、シーケンスの長さ、位置エンコーディングの戦略、データのトークン化など、さまざまな要因に大きく依存します。
こうした課題を背景に、論文「Segment, Shuffle, and Stitch:A Simple Mechanism for Improving Time-Series Representations」の著者は、履歴シーケンスの最適な使用というアイデアに達しました。手元のタスクを考慮すると、より効率的な表現学習を可能にする、より優れた時系列の構成はあるでしょうか。
この記事では、時系列データの表現を最適化するために設計された、Segment, Shuffle, Stitch (S3)と呼ばれるシンプルかつ即時利用可能なメカニズムを紹介します。その名前が示すように、S3は時系列データを複数の重複しないセグメントに分割し、それらを最適な順序にシャッフルしてから、新しいシーケンスとして結合する仕組みです。ここで重要な点は、セグメントのシャッフル順序がタスクごとに学習されるということです。
作者: Dmitriy Gizlyk