Aleksey Vyazmikin / Newsfeed

Легковесные модели прогнозирования временных рядов обеспечивают высокую производительность, используя минимальное количество параметров. Что, в свою очередь, снижает расход вычислительных ресурсов и ускоряет принятие решений. При этом они достигают качества прогнозов, сопоставимого с более сложными моделями.

Эта статья является продолжением темы социального поведения живых организмов и его воздействия на разработку новой математической модели - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы погрузимся в двухфазную эволюцию, проведем тестирование алгоритма и сделаем выводы. Подобно тому, как в природе группа живых организмов объединяет свои усилия для выживания, ASBO использует принципы коллективного поведения для решения сложных задач оптимизации.

Можно ли применять теорию хаоса на финансовых рынках? Чем классическая теория Хаоса и хаотические системы отличаются от концепции, предложенной Биллом Вильямсом, рассмотрим в этой статье.

Одним из направлений повышения эффективности процесса обучения и сходимости моделей является улучшение методов оптимизации. Adam-mini представляет собой адаптивный метод оптимизации, разработанный для улучшения базового алгоритма Adam.

Эта статья представляет увлекательное погружение в мир социального поведения живых организмов и его влияние на создание новой математической модели — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы рассмотрим, как принципы лидерства, соседства и сотрудничества, наблюдаемые в обществах живых существ, вдохновляют разработку инновационных алгоритмов оптимизации.

В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.