Анализ движений агентов, таких как в финансах и автономном вождении, нуждается в точных моделях траекторий. Модель Unified Trajectory Generation (UniTraj) объединяет задачи прогнозирования и восстановления данных, используя маскированные траектории. Модуль Ghost Spatial Masking (GSM) обрабатывает пространственно-временные зависимости, а двунаправленный кодировщик Mamba улучшает долгосрочные прогнозы. В статье описан алгоритм UniTraj и его адаптация с помощью MQL5, включая маскирование и временные зависимости. Реализация на OpenCL улучшает производительность, что важно для разработчиков и трейдеров, нуждающихся в надежных алгоритмах.
Читать далее...
Читать далее...