Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Pipeline inteligente de previsões (Mistura esparsa de especialistas)"

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Novo artigo Redes neurais em trading: Pipeline inteligente de previsões (Mistura esparsa de especialistas) foi publicado:

Propomos conhecer a implementação prática do bloco de mistura esparsa de especialistas para séries temporais no ambiente computacional OpenCL. No artigo, é analisado passo a passo o funcionamento da convolução multi-janela mascarada, bem como a organização do aprendizado por gradiente em condições de múltiplos fluxos de informação.

Hoje continuaremos o trabalho iniciado anteriormente e focaremos no elemento-chave do framework Time-MoE, mistura esparsa de especialistas (Sparse Mixture of Experts). Se na parte anterior nós, passo a passo, construímos a base do modelo, formando tokens e representações ocultas com a ajuda de incorporações SwiGLU, agora chegou a vez de passar para o destaque arquitetural, do qual em grande parte dependem a eficiência e a escalabilidade de todo o sistema.

Neste artigo, analisaremos detalhadamente como é organizado o funcionamento do grupo de especialistas e de que maneira os cálculos são distribuídos. Não vamos apenas descrever o esquema teórico, vamos passar para a implementação real do MoE esparso por meio do MQL5, com ênfase nos aspectos práticos.

Autor: Dmitriy Gizlyk