文章 "神经网络变得简单（第 80 部分）：图形变换器生成式对抗模型（GTGAN）" 新评论 MetaQuotes 2024.12.05 14:46 新文章 神经网络变得简单（第 80 部分）：图形变换器生成式对抗模型（GTGAN）已发布： 在本文中，我将领略 GTGAN 算法，该算法于 2024 年 1 月推出，是为解决依据图形约束生成架构布局的复杂问题。 分析环境的初始状态，通常依靠运用卷积层或各种关注度机制的模型。然而，由于固有的归纳偏差，对于原始数据中长期依赖关系卷积架构缺乏理解。基于关注度的架构允许您针对长期或全局关系进行编码，并学习函数的高度表达形式。另一方面，图形卷积模型很好地利用了基于图形拓扑的局部和连接顶点相关性。因此，尝试将图形卷积网络和变换器结合起来是有意义的，其可针对局部和全局交互进行建模，以便实现搜索最优交易策略。 最近发表的论文《架构布局生成 — 配备掩模式图形建模的图形变换器 GANs》讲述了图形变换器生成式架构模型（GTGAN）的算法，该算法简洁地结合了这两种方式。GTGAN 算法的作者解决了依据输入图形来创建逼真的房屋架构设计问题。他们提出的生成器模型由三个组件组成：消息传递卷积神经网络（Conv-MPN）、图形变换器编码器（GTE）、和生成头。 按论文中所述，依据三个数据集合生成的三个复杂图形约束架构布局，对其进行定性和定量实验后，表明所提议方法能够生成优于以前所述算法的结果。 作者：Dmitriy Gizlyk 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
新文章 神经网络变得简单（第 80 部分）：图形变换器生成式对抗模型（GTGAN）已发布：
在本文中，我将领略 GTGAN 算法，该算法于 2024 年 1 月推出，是为解决依据图形约束生成架构布局的复杂问题。
分析环境的初始状态，通常依靠运用卷积层或各种关注度机制的模型。然而，由于固有的归纳偏差，对于原始数据中长期依赖关系卷积架构缺乏理解。基于关注度的架构允许您针对长期或全局关系进行编码，并学习函数的高度表达形式。另一方面，图形卷积模型很好地利用了基于图形拓扑的局部和连接顶点相关性。因此，尝试将图形卷积网络和变换器结合起来是有意义的，其可针对局部和全局交互进行建模，以便实现搜索最优交易策略。
最近发表的论文《架构布局生成 — 配备掩模式图形建模的图形变换器 GANs》讲述了图形变换器生成式架构模型（GTGAN）的算法，该算法简洁地结合了这两种方式。GTGAN 算法的作者解决了依据输入图形来创建逼真的房屋架构设计问题。他们提出的生成器模型由三个组件组成：消息传递卷积神经网络（Conv-MPN）、图形变换器编码器（GTE）、和生成头。
按论文中所述，依据三个数据集合生成的三个复杂图形约束架构布局，对其进行定性和定量实验后，表明所提议方法能够生成优于以前所述算法的结果。
作者：Dmitriy Gizlyk