Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 94): Otimização da sequência de dados iniciais"
'NeuroNet.cl' as 'const string cl_program' NeuroNet.cl 1 1
Não compila.
Outra pergunta. Posso tentar executá-lo sem usar os dados antigos? E em que ordem devo executá-lo?
Onde encontrar o arquivo #include "legendre.mqh"?
star-ik #:
Onde encontrar o arquivo #include "legendre.mqh"?
Onde encontrar o arquivo #include "legendre.mqh"?
A biblioteca especificada foi usada no FEDformer. Para os fins deste artigo, a linha pode ser simplesmente excluída.
Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)
- www.mql5.com
Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 94): Otimização da sequência de dados iniciais foi publicado:
Ao trabalhar com séries temporais, geralmente usamos os dados na sequência histórica. Mas isso é realmente o mais eficiente? Há quem acredite que modificar a sequência dos dados iniciais pode aumentar a eficácia dos modelos de aprendizado. Neste artigo, vou apresentar um desses métodos.
Na arquitetura de Transformer, a eficiência para captar dependências de longo prazo depende de vários fatores, como o comprimento da sequência, estratégias de codificação posicional e tokenização dos dados.
Essas considerações levaram os autores do artigo "Segment, Shuffle, and Stitch: A Simple Mechanism for Improving Time-Series Representations" a questionar a eficácia da sequência histórica. Será que existe uma forma mais eficaz de organizar as séries temporais para treinar representações mais robustas para cada tarefa?
Neste artigo, os autores apresentam um mecanismo simples e pronto para uso, chamado Segment, Shuffle, Stitch (S3), projetado para otimizar a representação de séries temporais. Como o nome sugere, S3 funciona segmentando a série temporal em partes não sobrepostas, embaralhando esses segmentos na ordem mais eficiente e, em seguida, unindo-os em uma nova sequência. Vale ressaltar que a ordem de rearranjo dos segmentos é ajustada para cada tarefa específica.
Autor: Dmitriy Gizlyk