Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 83): Transformador espaciotemporal de atenção contínua (Conformer)"
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 83): Transformador espaciotemporal de atenção contínua (Conformer) foi publicado:
O algoritmo Conformer, apresentado aqui, foi desenvolvido para prever o tempo, que, em termos de variabilidade e imprevisibilidade, pode ser comparado aos mercados financeiros. O Conformer é um método complexo que combina as vantagens dos modelos de atenção e das equações diferenciais ordinárias.
A imprevisibilidade do comportamento dos mercados financeiros pode ser comparada, de certa forma, à variabilidade do clima. No entanto, quando se trata de prever eventos climáticos, a humanidade avançou consideravelmente. Hoje em dia, confiamos bastante nas previsões meteorológicas feitas pelos especialistas. Mas podemos utilizar esses avanços para prever o "clima" dos mercados financeiros? Neste artigo, pretendo apresentar a você um algoritmo complexo, o transformador espaciotemporal de atenção contínua Conformer, desenvolvido para prever o tempo e apresentado no artigo "Conformer: Embedding Continuous Attention in Vision Transformer for Weather Forecasting". Neste trabalho, os autores propõem o algoritmo Continuous Attention, combinando-o com as Neural ODE discutidas no artigo anterior.
Autor: Dmitriy Gizlyk