Dmitriy Gizlyk / Perfil

Neste artigo, quero apresentar a vocês um novo método abrangente de previsão de séries temporais, que combina harmoniosamente as vantagens dos modelos lineares e dos transformers.

Há muito já aprendemos que o pré-processamento dos dados brutos desempenha um grande papel na estabilidade do treinamento do modelo. E, para o processamento online de dados "brutos", frequentemente usamos a camada de normalização em lote. No entanto, às vezes surge a necessidade de um procedimento inverso. Um dos possíveis métodos para resolver tais tarefas é discutido neste artigo.

O algoritmo Conformer, apresentado aqui, foi desenvolvido para prever o tempo, que, em termos de variabilidade e imprevisibilidade, pode ser comparado aos mercados financeiros. O Conformer é um método complexo que combina as vantagens dos modelos de atenção e das equações diferenciais ordinárias.

Neste artigo, gostaria de apresentar outro tipo de modelos voltados para o estudo da dinâmica do estado do ambiente.

Em trabalhos anteriores, sempre avaliamos o estado atual do ambiente. No entanto, a dinâmica das mudanças dos indicadores sempre ficou "nos bastidores". Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo que permite avaliar a mudança direta dos dados entre dois estados consecutivos do ambiente.

Neste artigo, apresento o algoritmo GTGAN, que foi introduzido em janeiro de 2024 para resolver tarefas complexas de criação de layout arquitetônico com restrições de grafos.

No artigo anterior, nos familiarizamos com um dos métodos de detecção de objetos em imagens. No entanto, o processamento de imagens estáticas é um pouco diferente do trabalho com séries temporais dinâmicas, como aquelas relacionadas à dinâmica dos preços que estamos analisando. Neste artigo, quero apresentar a você o método de detecção de objetos em vídeo, que é mais relevante para a nossa tarefa atual.

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.

Em nossos modelos, frequentemente usamos vários algoritmos de atenção. E, provavelmente, usamos Transformadores com mais frequência. A principal desvantagem deles é a exigência de recursos. Neste artigo, quero apresentar um algoritmo que ajuda a reduzir os custos computacionais sem perda de qualidade.

Neste artigo, continuamos o tema de previsão do movimento de preços. E convido você a conhecer a arquitetura do Multi-future Transformer. A ideia principal é decompor a distribuição multimodal do futuro em várias distribuições unimodais, permitindo modelar eficientemente diversos modos de interação entre os agentes na cena.

Os modelos que estamos criando estão se tornando cada vez maiores e mais complexos. Com isso, aumentam os custos não apenas para o treinamento, mas também para a operação. Além disso, muitas vezes nos deparamos com situações em que o tempo de tomada de decisão é crítico. E, por isso, voltamos nossa atenção para métodos de otimização de desempenho dos modelos sem perder qualidade.

Proponho a você conhecer um método bastante eficaz de previsão de trajetórias multiagentes, que é capaz de se adaptar a diferentes condições ambientais.

Continuamos a análise dos algoritmos de aprendizado de modelos de previsão de trajetórias. E neste artigo, proponho que você conheça o método chamado “AutoBots”.

A qualidade da previsão de estados futuros desempenha um papel importante no método Goal-Conditioned Predictive Coding, com o qual nos familiarizamos no artigo anterior. Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo capaz de aumentar significativamente a qualidade da previsão em ambientes estocásticos, que incluem os mercados financeiros.

Nos trabalhos anteriores, conhecemos o método Decision Transformer e vários algoritmos derivados dele. Experimentamos com diferentes métodos de definição de objetivos. Durante os experimentos, trabalhamos com diferentes maneiras de definir objetivos, mas o estudo da trajetória já percorrida pelo modelo sempre ficou fora de nosso foco. Neste artigo, quero apresentar um método que preenche essa lacuna.

Neste artigo, propomos explorar um algoritmo que utiliza operadores de melhoria de política de forma fechada para otimizar as ações do Agente em um ambiente off-line.

No aprendizado off-line, utilizamos um conjunto de dados fixo, e isso não abrange toda a variedade do ambiente. Durante o processo de treinamento, nosso Agente pode gerar ações fora desse conjunto. Sem feedback do ambiente, a precisão dessas ações é duvidosa. Manter a política do Agente dentro do conjunto de treinamento se torna importante para confiar nos resultados. Vamos falar mais sobre isso aqui neste artigo.

Desde os primeiros artigos sobre aprendizado por reforço, a gente sempre falou de duas coisas: como explorar o ambiente e definir a função de recompensa. Os artigos mais recentes foram dedicados à exploração durante o aprendizado off-line. Neste aqui, quero apresentar a você um algoritmo em que os autores resolveram deixar de lado a função de recompensa.

Neste artigo, continuaremos a falar sobre métodos de coleta de dados em uma amostra de treinamento. É claro que o processo de aprendizado requer constante interação com o ambiente. Mas as situações podem variar.

O treinamento de modelos em modo off-line é realizado com dados de uma amostra de treinamento previamente preparada. Isso nos oferece várias vantagens, mas também comprime significativamente as informações sobre o ambiente em relação às dimensões da amostra de treinamento. Isso, por sua vez, limita as possibilidades de pesquisa. Neste artigo, quero apresentar um método que permite enriquecer a amostra de treinamento com dados o mais diversificados possível.