Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 17 октября 2026 года] Название: Compote the Horizon: Parmeter-Shared Blockwaying под последовательности и компенсационной просмотром PDF HTML (экспериментальной) резюме: Большинство проецирующих долгое время прогнозеров излучают полное будущее в один пропуск. Мы задаемся вопросом о том, можно ли вместо этого использовать компактный оператор для испускания прилегающих будущих блоков, торгуя хранимыми параметрами для последовательной вычисления. Рекурентное функциональное разложение (РФД) факторизирует картирование горизонта в трех общих параметрах. Блоки занимают разрозненные будущие интервалы и конкретизируются, не добавляются в качестве трендов, сезонных или остаточных компонентов, а каждый из них соединяется с циклирующим контекстом, который определяет следующее приложение. В контролируемых трехсеменных экспериментах удаление обратной связи вперёд наносит вред всем четырем оцененным наборам данных, останавливая градиенты сквозь него мало что изменяет, так что полезным сигналом является само развивающееся состояние прогноза; повторное применение совместного оператора помогает последовательно, но менее чем его расширение. В модели используются параметры 0,08-04.46M, однако последовательное выполнение по каналу происходит медленнее и с большей интенсивностью памяти, чем итеративная исходная линия при высоком числе каналов. В замороженной долгосрочной оценке по десяти сильным исходным семействам RFD регистрирует меньшие…
Сформулировать горизонты: общее прогнозирование по принципу " параметр-паратер в рамках последовательной и компенсационной торговли
arXiv: 261 020.24826v 1 Annuales Type: новый резюме: большинство прогностических проектировщиков излучают полное будущее в одном проходе. Мы задаемся вопросом о том, можно ли вместо этого использовать компактный оператор для испускания прилегающих будущих блоков, торгуя хранимыми параметрами для последовательной вычисления. Рекурентное функциональное разложение (РФД) факторизирует картирование горизонта в трех общих параметрах. Блоки занимают разрозненные будущие интервалы и конкретизируются, не добавляются в качестве трендов, сезонных или остаточных компонентов, а каждый из них соединяется с циклирующим контекстом, который определяет следующее приложение. В контролируемых трехсеменных экспериментах удаление обратной связи вперёд наносит вред всем четырем оцененным наборам данных, останавливая градиенты сквозь него мало что изменяет, так что полезным сигналом является само развивающееся состояние прогноза; повторное применение совместного оператора помогает последовательно, но менее чем его расширение. В модели используются параметры 0,08-04.46M, однако ее последовательное выполнение по каналу происходит медленнее и с большей интенсивностью памяти, чем a