Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 83): Der „Conformer“-Algorithmus für räumlich-zeitliche kontinuierliche Aufmerksamkeitstransformation"

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Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 83): Der „Conformer“-Algorithmus für räumlich-zeitliche kontinuierliche Aufmerksamkeitstransformation :

In diesem Artikel wird der Conformer-Algorithmus vorgestellt, der ursprünglich für die Wettervorhersage entwickelt wurde, die in Bezug auf Variabilität und Launenhaftigkeit mit den Finanzmärkten verglichen werden kann. Conformer ist eine komplexe Methode. Es kombiniert die Vorteile von Aufmerksamkeitsmodellen und gewöhnlichen Differentialgleichungen.

Die Unvorhersehbarkeit des Verhaltens der Finanzmärkte kann wohl mit der Unbeständigkeit des Wetters verglichen werden. Allerdings hat die Menschheit auf dem Gebiet der Wettervorhersage schon eine Menge erreicht. Wir können den Wettervorhersagen der Meteorologen also durchaus vertrauen. Können wir ihre Entwicklungen nutzen, um das „Wetter“ auf den Finanzmärkten vorherzusagen? In diesem Artikel werden wir uns mit dem komplexen Algorithmus des „Conformer“ Spatio-Temporal Continuous Attention Transformer vertraut machen, der für die Zwecke der Wettervorhersage entwickelt wurde und in dem Artikel „Conformer: Embedding Continuous Attention in Vision Transformer for Weather Forecasting“. In ihrer Arbeit schlagen die Autoren der Methode den Algorithmus der kontinuierlichen Aufmerksamkeit (Continuous Attention) vor. Sie kombinieren sie mit denen, die wir in dem vorherigen Artikel über Neuronale ODE.

Autor: Dmitriy Gizlyk