記事「ニューラルネットワークが簡単に(第83回):「Conformer」Spatio-Temporal Continuous Attention Transformerアルゴリズム」についてのディスカッション

 

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この記事では、天気予報を目的に開発されたConformerアルゴリズムについて紹介します。天気の変動性や予測の難しさは、金融市場の動きとしばしば比較されます。Conformerは、Attentionモデルと常微分方程式の利点を組み合わせた高度な手法です。

金融市場の予測の難しさは、天候の変動性に例えることができるかもしれません。人類は天気予報の分野で多くの成果を上げてきており、今日の気象予報は非常に信頼性が高くなっています。では、その技術を金融市場の「天気」を予測するために活用できるのでしょうか。本稿では、天気予報を目的として開発され、論文「Conformer: Embedding Continuous Attention in Vision Transformer for Weather Forecasting」で発表された、Spatio-Temporal Continuous Attention Transformerの複雑なアルゴリズムについて解説します。この手法では、Continuous Attentionアルゴリズムを提案し、前回のニューラルODE記事で説明したアルゴリズムと組み合わせています。

Neural Networks Made Easy (Part 83)

作者: Dmitriy Gizlyk