Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Modelo hiperbólico de difusão latente (HypDiff)"

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Novo artigo Redes neurais em trading: Modelo hiperbólico de difusão latente (HypDiff) foi publicado:

Esse artigo analisa formas de codificar dados brutos no espaço latente hiperbólico por meio de processos de difusão anisotrópicos. Isso ajuda a preservar com mais precisão as características topológicas da situação atual do mercado e melhora a qualidade de sua análise.

O espaço geométrico hiperbólico é amplamente reconhecido como a variedade contínua ideal para representar estruturas discretas em forma de árvore ou hierárquicas, sendo utilizado em diversas tarefas de aprendizado com grafos. E, conforme afirmam os autores do trabalho "Hyperbolic Geometric Latent Diffusion Model for Graph Generation", a geometria hiperbólica apresenta grande potencial para lidar com a anisotropia estrutural não euclidiana nos processos de difusão latente de grafos. No espaço hiperbólico, observa-se que a distribuição das incorporações dos nós tende a ser globalmente isotrópica. Ao mesmo tempo em que mantém a anisotropia localmente. Além disso, a geometria hiperbólica unifica as medições angulares e radiais das coordenadas polares e pode oferecer medições geométricas com semântica física e interpretabilidade. É interessante notar que a geometria hiperbólica pode fornecer um espaço latente com características geométricas apriorísticas do grafo.

Com base nessas conclusões, os autores do trabalho mencionado buscam definir um espaço latente adequado, baseado na geometria hiperbólica, para desenvolver um processo de difusão eficaz dentro de estruturas não euclidianas na geração de grafos com preservação topológica. Paralelamente, dois problemas principais são abordados:

1. A aditividade de distribuições gaussianas contínuas não é definida no espaço latente hiperbólico;
2. O desenvolvimento de um processo eficaz de difusão anisotrópica para estruturas não euclidianas.

Autor: Dmitriy Gizlyk