OHLCFormer

ニューラルネットワークトレーニングおよび評価ツールオープンハイロークローズ（OHLC）データ予測。

OHLCFORMERは、モデルプロトタイプ、トレーニング、および評価のための使いやすいAPIを提供して、オープンハイロークローズ（OHLC）データ予測タスクを実行します。

はじめる

ここには、公式ノートブックのリストを見つけることができます。

ノート	説明
データ処理	データを前処理し、データセットを構築する方法。
モデルトレーニング	データセットでモデルをセットアップしてトレーニングする方法。
モデルの評価	OHLCFORMERでモデルをベンチマークする方法。
ロギング	ロギングコンポーネントのセットアップと使用方法。

モデルアーキテクチャ

OHLCFORMERは現在、次のアーキテクチャを提供しています。

1. FNET （Google Researchから）Paper FNETでリリース：James Lee-Thorp、Joshua Ainslie、Ilya Eckstein、Santiago Ontanonによるフーリエ変換とトークンをミキシングします。
2. Bert （Googleから）Paper Bert：Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee、Kristina Toutanovaによる言語理解のための深い双方向変圧器の事前訓練。