Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa"
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa foi publicado:
No artigo anterior, abordamos modelos relacionais que usavam mecanismos de atenção. Uma das características desses modelos era o aumento do uso de recursos computacionais. O artigo de hoje apresenta um dos mecanismos para reduzir o número de operações computacionais dentro do bloco Self-Attention, o que aumenta o desempenho geral do modelo.
Treinamos o modelo e testamos o Expert Advisor em dados históricos do EURUSD no período H1 para março de 2023. No processo de treinamento, conseguimos obter lucro para o período de teste. É importante observar que o lucro foi obtido devido ao fato de que o tamanho da média das negociações lucrativas foi maior do que o tamanho da média das negociações perdedoras. Ao mesmo tempo, o número de posições vencedoras e perdedoras era aproximadamente o mesmo. Como resultado, o fator de lucro foi de 1,12 e o fator de recuperação foi de 1,01.
Autor: Dmitriy Gizlyk