文章 "交易中的神经网络：定向扩散模型（DDM）" 新评论 MetaQuotes 2025.08.11 08:12 新文章 交易中的神经网络：定向扩散模型（DDM）已发布： 在本文中，我们讨论定向扩散模型，其利用数据相关的各向异性、和定向噪声，在前向扩散过程中捕获有意义的图形表征。 论文《图形表征学习之定向扩散模型》的作者提议运用扩散模型进行无监督图形表征学习。然而，他们在实践中遇到了“雏形”扩散模型的局限性。他们的实验揭示，图形结构中的数据往往展现出明显的各向异性和方向性形态，而在图像数据中却不太明显。传统的扩散模型依赖于各向同性正向扩散过程，往往会遭遇内部信噪比（SNR）的快速下降，这令它们在捕获各向异性结构方面效率较低。为了解决这个问题，作者引入了能够有效捕获这般定向结构的新方式。其中包括定向扩散模型，其可缓解信噪比极速恶化的问题。所拟议框架将数据相关和方向偏置噪声纳入正向扩散过程。去噪模型产生的中间激活有效地捕获到对于下游任务至关重要的有价值的语义和拓扑信息。 如是结果，定向扩散模型为图形表征学习提供了一种有前途的生成方式。作者的实验结果表明，这些模型对比学习和传统生成方法更出彩。值得注意的是，对于图形分类任务，定向扩散模型甚至超过了基线监督学习模型，凸显了基于扩散的方法在图形表征学习中的巨大潜力。 在交易境况下应用扩散模型为强化市场数据的表征和分析开辟了新的可能性。特别是定向扩散模型，由于它们具备解释各向异性数据结构的能力，或许特别实用。金融市场通常以不对称和方向性走势为特征，结合方向性噪声的模型能更有效地识别趋势及调整阶段的结构性形态。该能力可以识别隐藏的依赖关系、和季节性趋势。 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 交易中的神经网络：定向扩散模型（DDM）已发布：
论文《图形表征学习之定向扩散模型》的作者提议运用扩散模型进行无监督图形表征学习。然而，他们在实践中遇到了“雏形”扩散模型的局限性。他们的实验揭示，图形结构中的数据往往展现出明显的各向异性和方向性形态，而在图像数据中却不太明显。传统的扩散模型依赖于各向同性正向扩散过程，往往会遭遇内部信噪比（SNR）的快速下降，这令它们在捕获各向异性结构方面效率较低。为了解决这个问题，作者引入了能够有效捕获这般定向结构的新方式。其中包括定向扩散模型，其可缓解信噪比极速恶化的问题。所拟议框架将数据相关和方向偏置噪声纳入正向扩散过程。去噪模型产生的中间激活有效地捕获到对于下游任务至关重要的有价值的语义和拓扑信息。
如是结果，定向扩散模型为图形表征学习提供了一种有前途的生成方式。作者的实验结果表明，这些模型对比学习和传统生成方法更出彩。值得注意的是，对于图形分类任务，定向扩散模型甚至超过了基线监督学习模型，凸显了基于扩散的方法在图形表征学习中的巨大潜力。
在交易境况下应用扩散模型为强化市场数据的表征和分析开辟了新的可能性。特别是定向扩散模型，由于它们具备解释各向异性数据结构的能力，或许特别实用。金融市场通常以不对称和方向性走势为特征，结合方向性噪声的模型能更有效地识别趋势及调整阶段的结构性形态。该能力可以识别隐藏的依赖关系、和季节性趋势。
作者：Dmitriy Gizlyk