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混合架构的未来：Transformer与NAR的完美融合解决方案
随着自然语言处理领域的发展，Transformer模型由于其卓越的泛化能力而成为主流。然而，其在算法推理任务上的局限性逐渐显露出来。本文探讨了DeepMind最新提出的TransNAR架构，将Transformer的语言理解能力与基于图神经网络的NAR的算法推理能力相结合，以提升模型的推理能力和泛化性。 近年来，随着深度学习技术的飞速发展，Transformer架构凭借其卓越的自然语言理解能力成为…- 1
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为什么TimesFM是下一代时间序列预测的革命性突破？
TimesFM，由Google Research团队开发，是一个通用时间序列预测模型，能够在多种数据集上实现高精度预测。本文将深入探讨TimesFM的架构、训练方法、性能表现及其广泛应用，展示其在时间序列预测领域的革命性突破。 背景介绍 时间序列预测是数据科学中的一个重要分支，广泛应用于金融市场、零售管理、气象预测等多个领域。传统的时间序列模型，如ARIMA和SARIMA，以及近年来的深度学习模型…- 0
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ChatGPT技术揭秘：为什么它能如此强大
曾几何时，我们沉浸在科幻小说和电影中，对于人工智能的无限想象中。如今，这些幻想正逐渐变为现实，而ChatGPT则是其中一个令人惊叹的成果。本文将深入探讨ChatGPT的技术内幕，揭示其为何如此强大，以及它是如何利用现有技术的潜力来实现这一壮举的。 一、Transformer框架：变形金刚的崭露头角 ChatGPT采用了Transformer框架，这一框架被誉为“变形金刚”，因为它具备处理空间信息和…- 91
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基于Transformer的虚拟货币量化交易AI模型构架设计
随着虚拟货币的兴起,利用AI技术进行自动化量化交易已成为一大趋势。本文将设计一套基于Transformer的虚拟货币量化交易AI模型,并给出关键模块的实现示例。 一、数据采集与预处理 首先,我们需要收集足够的数据以供模型训练和回测。主要的数据来源包括历史行情、交易数据、社区讨论等。以行情数据为例,可以使用Python中的CCXT库获取历史K线: import ccxt exchange = ccx…- 195
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