OHLCFormer

Alat Pelatihan dan Evaluasi Jaringan Saraf untuk Peramalan Data Terbuka-Tinggi-Tutup (OHLC).

OHLCFormer menyediakan API yang mudah digunakan untuk prototipe model, pelatihan, dan evaluasi untuk melakukan tugas peramalan data tertinggi (OHLC).

Memulai

Di sini Anda dapat menemukan daftar buku catatan resmi.

Buku catatan	Keterangan
Pengolahan data	Cara preprocess data Anda dan membangun dataset.
Pelatihan model	Cara mengatur dan melatih model pada dataset Anda.
Evaluasi model	Cara membandingkan model dengan ohlcformer.
Logging	Cara mengatur dan menggunakan komponen logging.

Arsitektur model

OHLCFormer saat ini menyediakan arsitektur berikut:

1. FNET (dari Google Research) dirilis dengan kertas FNET: Mixing Token dengan Fourier Transforms oleh James Lee-Thorp, Joshua Ainslie, Ilya Eckstein, Santiago Ontanon.
2. Bert (dari Google) dirilis dengan kertas Bert: pra-pelatihan transformator dua arah yang dalam untuk pemahaman bahasa oleh Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee dan Kristina Toutanova.