Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Разреженная смесь экспертов)"
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Разреженная смесь экспертов):
Предлагаем познакомиться с практической реализацией блока разреженной смеси экспертов для временных рядов в вычислительной среде OpenCL. В статье шаг за шагом разбирается работа маскированной многооконной свёртки, а также организация градиентного обучения в условиях множественных информационных потоков.
Сегодня мы продолжим начатую ранее работу и сосредоточим внимание на ключевом элементе фреймворка Time-MoE — разреженной смеси экспертов (Sparse Mixture of Experts). Если в предыдущей части мы шаг за шагом строили основу модели, формируя токены и скрытые представления с помощью SwiGLU-эмбеддингов, то теперь настала очередь перейти к архитектурной изюминке, от которой во многом зависит эффективность и масштабируемость всей системы.
В данной статье мы подробно разберём, как организована работа группы экспертов, и каким образом распределяются вычисления. Мы не просто опишем теоретическую схему, а перейдём к реальной реализации разреженного MoE средствами MQL5, делая акцент на практические аспекты.
Автор: Dmitriy Gizlyk