文章 "神经网络变得简单（第 83 部分）：“构象”时空连续关注度转换器算法" 新评论 MetaQuotes 2025.01.06 14:51 新文章 神经网络变得简单（第 83 部分）：“构象”时空连续关注度转换器算法已发布： 本文介绍了最初是为天气预报而开发的“构象（Conformer）”算法，其变化多端之处可与金融市场相提并论。“构象（Conformer）”是一种复杂的方法。它结合了关注度模型和常微分方程的优点。 金融市场行为的不可预测性可与天气的波动性相提并论。然而，人类在天气预报领域已经做了很多工作。如此，我们现在可以非常信任气象学家提供的天气预报。我们能否利用它们的发展来预测金融市场的“天气”？在本文中，我们将领略“构象”时空连续关注度转换器的复杂算法，其是为天气预报而开发的，并在论文《构象：在天气预报的视觉变换器中嵌入连续关注度》中阐述。在他们的工作中，该方法的作者提出了连续关注度算法。他们将其与我们在上一篇文章中讨论的神经 ODE 相结合。 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
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本文介绍了最初是为天气预报而开发的“构象（Conformer）”算法，其变化多端之处可与金融市场相提并论。“构象（Conformer）”是一种复杂的方法。它结合了关注度模型和常微分方程的优点。
金融市场行为的不可预测性可与天气的波动性相提并论。然而，人类在天气预报领域已经做了很多工作。如此，我们现在可以非常信任气象学家提供的天气预报。我们能否利用它们的发展来预测金融市场的“天气”？在本文中，我们将领略“构象”时空连续关注度转换器的复杂算法，其是为天气预报而开发的，并在论文《构象：在天气预报的视觉变换器中嵌入连续关注度》中阐述。在他们的工作中，该方法的作者提出了连续关注度算法。他们将其与我们在上一篇文章中讨论的神经 ODE 相结合。
作者：Dmitriy Gizlyk