記事「取引におけるニューラルネットワーク：シャープネス低減によるTransformerの効率向上(SAMformer)」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.08.13 15:24 新しい記事「取引におけるニューラルネットワーク：シャープネス低減によるTransformerの効率向上(SAMformer)」はパブリッシュされました: Transformerモデルの学習には大量のデータが必要であり、小規模データセットに対しては汎化性能が低いため、学習はしばしば困難です。SAMformerフレームワークは、この問題を回避し、不良な局所最小値に陥ることを防ぐことで解決を助けます。これにより、限られた学習データセットにおいてもモデルの効率が向上します。 近年、Transformerを時系列データに適用する研究では、主に二次的な計算コストを削減するためのAttention機構の最適化や、時系列を分解して基礎的なパターンを捉えやすくする方法に焦点が当てられてきました。しかし、論文「SAMformer:Unlocking the Potential of Transformers in Time Series Forecasting with Sharpness-Aware Minimization and Channel-Wise Attention」の著者らは、重要な課題を指摘しています。それは、大規模データが存在しない場合におけるTransformersの学習不安定性です。 コンピュータビジョンや自然言語処理の分野では、Attention行列がエントロピー崩壊やランク崩壊に陥ることが観察されています。これらの問題を緩和するため、いくつかの手法が提案されてきました。しかし、時系列予測においては、Transformerアーキテクチャを過学習させずに効果的に学習させる方法は依然として未解決の問題です。著者らは、学習の不安定性に対処することで、長期の多変量予測においてTransformerの性能を大幅に向上させられることを示そうとしています。これは、従来のTransformerの限界に関する通説に反するものです。 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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近年、Transformerを時系列データに適用する研究では、主に二次的な計算コストを削減するためのAttention機構の最適化や、時系列を分解して基礎的なパターンを捉えやすくする方法に焦点が当てられてきました。しかし、論文「SAMformer:Unlocking the Potential of Transformers in Time Series Forecasting with Sharpness-Aware Minimization and Channel-Wise Attention」の著者らは、重要な課題を指摘しています。それは、大規模データが存在しない場合におけるTransformersの学習不安定性です。
コンピュータビジョンや自然言語処理の分野では、Attention行列がエントロピー崩壊やランク崩壊に陥ることが観察されています。これらの問題を緩和するため、いくつかの手法が提案されてきました。しかし、時系列予測においては、Transformerアーキテクチャを過学習させずに効果的に学習させる方法は依然として未解決の問題です。著者らは、学習の不安定性に対処することで、長期の多変量予測においてTransformerの性能を大幅に向上させられることを示そうとしています。これは、従来のTransformerの限界に関する通説に反するものです。
作者: Dmitriy Gizlyk