Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 78): Detecção de objetos baseada em Transformador (DFFT)"
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 78): Detecção de objetos baseada em Transformador (DFFT) foi publicado:
Neste artigo, proponho olhar a questão da construção de uma estratégia de trading de outra perspectiva. Em vez de prever o movimento futuro dos preços, tentaremos construir um sistema de trading baseado na análise de dados históricos.
O método Decoder-Free Fully Transformer-based (DFFT) é um detector de objetos eficiente, totalmente baseado em Transformadores sem decodificador. A estrutura do Transformador é orientada para a detecção de objetos. Ele extrai objetos em quatro escalas e os envia para o próximo módulo de previsão densa, destinado apenas ao codificador. O módulo de previsão primeiro agrega o objeto multiescalar em um único mapa de objetos usando o codificador Scale-Aggregated Encoder.
Em seguida, os autores do método propõem o uso do codificador Task-Aligned Encoder para alinhar simultaneamente as funções para tarefas de classificação e regressão.
A estrutura do transformador orientada para a detecção (Detection-Oriented Transformer — DOT) é projetada para extrair características multiescalares com semântica rigorosa. Ela organiza hierarquicamente um módulo de Embeeding e quatro estágios de DOT. O novo módulo de atenção semanticamente expandido agrega informações semânticas de baixo nível de cada dois estágios consecutivos de DOT.
Ao processar mapas de características de alta resolução para previsão densa, os blocos transformadores comuns reduzem os custos computacionais substituindo a camada de Self-Attention com múltiplas cabeças (MSA) pela camada de atenção espacial local e Self-Attentioncom múltiplas cabeças de janela deslocada (SW-MSA). No entanto, tal estrutura reduz a performance de detecção, pois extrai apenas objetos multiescalares com semântica de baixo nível limitada.
Autor: Dmitriy Gizlyk