記事「取引におけるニューラルネットワーク：階層型ベクトルTransformer (HiVT)」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.04.30 09:33 新しい記事「取引におけるニューラルネットワーク：階層型ベクトルTransformer (HiVT)」はパブリッシュされました: マルチモーダル時系列の高速かつ正確な予測のために開発された階層的ベクトルTransformer (HiVT: Hierarchical Vector Transformer)メソッドについて詳しく説明します。 自動運転における課題は、トレーダーが直面する問題と多くの点で共通しています。動的な環境下で安全に行動を選択・実行する能力は、自動運転車にとって極めて重要です。これを実現するためには、車両が周囲の状況を正確に把握し、今後の道路上の出来事を予測できなければなりません。しかし、近くの車、自転車、歩行者などの動きを正確に予測するのは、彼らの目的や意図が明らかでない場合には特に困難です。マルチエージェントの交通シナリオにおいては、エージェントの行動は他のエージェントとの複雑な相互作用によって決定され、さらに地図に基づく交通ルールによっても左右されます。そのため、シーン内における複数エージェントの多様な行動を正確に理解・予測するのは非常に難しい課題です。 近年では、軌道データや地図要素からベクトルまたはポイントの集合を抽出するベクトル化アプローチが、よりコンパクトなシーン表現手法として注目されています。しかし、既存のベクトル化手法は、急速に変化する交通状況におけるリアルタイム予測において課題があります。これらの手法は座標系の変化に敏感であるため、一般的にターゲットエージェントを中心にし、その進行方向に合わせてシーンを正規化する処理が必要です。この手法は、予測対象となるエージェントが多数存在する場合、各エージェントごとにシーンの正規化と特徴量の再計算をおこなう必要があり、計算コストの大きなボトルネックとなります。さらに、既存手法の多くは、空間・時間両面において全要素間の関係性をモデル化しており、ベクトル化された要素間の詳細な相互作用を捉える一方で、要素数が増えるに従って計算負荷も急増します。特に自動運転の安全性を確保するためには、正確かつリアルタイムな予測が不可欠であり、この計算オーバーヘッドは深刻な課題となります。そのため、多くの研究者が、より高速かつ高精度なマルチエージェント動作予測を実現する新たなフレームワークの開発に取り組んでいます。 そのようなアプローチの1つが論文「HiVT:Hierarchical Vector Transformer for Multi-Agent Motion Prediction」で紹介されています。この方法は、対称性と階層構造を活用して、マルチエージェントの動作予測をおこないます。HiVTの著者は、動き予測タスクを複数の段階に分解し、Transformerベースのアーキテクチャを使用して要素間の相互作用を階層的にモデル化します。 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
新しい記事「取引におけるニューラルネットワーク：階層型ベクトルTransformer (HiVT)」はパブリッシュされました:
自動運転における課題は、トレーダーが直面する問題と多くの点で共通しています。動的な環境下で安全に行動を選択・実行する能力は、自動運転車にとって極めて重要です。これを実現するためには、車両が周囲の状況を正確に把握し、今後の道路上の出来事を予測できなければなりません。しかし、近くの車、自転車、歩行者などの動きを正確に予測するのは、彼らの目的や意図が明らかでない場合には特に困難です。マルチエージェントの交通シナリオにおいては、エージェントの行動は他のエージェントとの複雑な相互作用によって決定され、さらに地図に基づく交通ルールによっても左右されます。そのため、シーン内における複数エージェントの多様な行動を正確に理解・予測するのは非常に難しい課題です。
近年では、軌道データや地図要素からベクトルまたはポイントの集合を抽出するベクトル化アプローチが、よりコンパクトなシーン表現手法として注目されています。しかし、既存のベクトル化手法は、急速に変化する交通状況におけるリアルタイム予測において課題があります。これらの手法は座標系の変化に敏感であるため、一般的にターゲットエージェントを中心にし、その進行方向に合わせてシーンを正規化する処理が必要です。この手法は、予測対象となるエージェントが多数存在する場合、各エージェントごとにシーンの正規化と特徴量の再計算をおこなう必要があり、計算コストの大きなボトルネックとなります。さらに、既存手法の多くは、空間・時間両面において全要素間の関係性をモデル化しており、ベクトル化された要素間の詳細な相互作用を捉える一方で、要素数が増えるに従って計算負荷も急増します。特に自動運転の安全性を確保するためには、正確かつリアルタイムな予測が不可欠であり、この計算オーバーヘッドは深刻な課題となります。そのため、多くの研究者が、より高速かつ高精度なマルチエージェント動作予測を実現する新たなフレームワークの開発に取り組んでいます。
そのようなアプローチの1つが論文「HiVT:Hierarchical Vector Transformer for Multi-Agent Motion Prediction」で紹介されています。この方法は、対称性と階層構造を活用して、マルチエージェントの動作予測をおこないます。HiVTの著者は、動き予測タスクを複数の段階に分解し、Transformerベースのアーキテクチャを使用して要素間の相互作用を階層的にモデル化します。
作者: Dmitriy Gizlyk