Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 76): Exploración de diversos patrones de interacción con Multi-future Transformer"

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Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 76): Exploración de diversos patrones de interacción con Multi-future Transformer:

Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.

El núcleo del modelo MFT es un módulo de interacción paralela, que consta de varios bloques de interacción en una estructura paralela y estudia las características futuras del movimiento de los agentes para cada modo. Las tres cabeceras de predicción incluyen:

• Descodificador de movimiento,
• Descodificador de puntuación de agentes,
• Descodificador de puntuación de escenas.

Se encargan de descodificar las trayectorias futuras de cada agente y de estimar las puntuaciones de confianza para cada trayectoria prevista y cada modo de escena. En esta arquitectura, los caminos por los que pasan las señales feed-forward y la retropropagación de cada modo son independientes entre sí, y cada camino contiene un bloque de interacción único que proporciona interacción de información entre señales del mismo modo. Por lo tanto, las unidades de interacción pueden captar simultáneamente los patrones de interacción correspondientes a los distintos modos. Sin embargo, los codificadores y las cabeceras de predicción son comunes a cada modo, mientras que los bloques de interacción se parametrizan como objetos diferentes. Por lo tanto, cada distribución unimodal, que teóricamente tiene parámetros diferentes, puede modelarse de una forma más eficiente en cuanto a parámetros. A continuación se muestra la visualización original del método.

Autor: Dmitriy Gizlyk