Эта статья ИИ исследует решения глубокого обучения для авторегрессионной ошибки в нейрооператорах для продвинутого пространственно-временного прогнозирования.

Глубокое обучение и авторегрессионная ошибка в нейрооператорах прогнозирование продвинутого пространственно-временного.

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-14-at-1.29.58-AM-1024×635.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-14-at-1.29.58-AM-150×150.png”/><p>Данное исследование затрагивает серьезную проблему в области авторегрессионных нейрооператоров: ограниченную возможность расширения горизонта прогнозирования. Авторегрессионные модели, несмотря на свою перспективность, сталкиваются с проблемами нестабильности, значительно затрудняющими их эффективность в пространственно-временном прогнозировании. Эта всеобъемлющая проблема распространяется на сценарии от достаточно гладких полей до сложных глобальных систем, характерных для наборов данных, таких как ERA5.</p><p>Существующие методы сталкиваются с серьезными препятствиями при попытке расширить прогнозирующий горизонт для авторегрессионных нейрооператоров. Учитывая эти ограничения, исследовательская команда предлагает революционное решение для улучшения прогнозируемости. Предложенный метод инициирует фундаментальный архитектурный сдвиг в спектральных нейрооператорах – стратегическое решение для смягчения проблем нестабильности. В явном противоречии с существующими методологиями, этот инновационный подход дает возможность этим операторам иметь неограниченный прогнозирующий горизонт, отмечая значительный прогресс.</p><p>В настоящее время авторегрессионные нейрооператоры представляют серьезное препятствие в их способности предсказывать за пределами ограниченного горизонта. Перестановочные методы сталкиваются с проблемами нестабильности, ограничивая их эффективность, особенно в сложных сценариях пространственно-временного прогнозирования. Для решения этой проблемы исследовательская команда предлагает новое решение, которое фундаментально перестраивает архитектуру спектральных нейрооператоров, открывая потенциал для расширенного прогнозирующего горизонта.</p><p>В основе предложенного метода лежит перестройка блока нейрооператора. Для решения проблем, таких как эффект “наложения” и разрывы, исследователи предлагают новую концепцию, при которой нелинейности последовательно сопровождаются обучаемыми фильтрами, способными эффективно обрабатывать только что сгенерированные высокие частоты. Ключевым новшеством является использование динамических фильтров, заменяющих статические сверточные фильтры и приспосабливающихся к конкретным данным, рассматриваемым. Эта адаптивность осуществляется путем работы модового многослойного перцептрона (MLP) в частотной области.</p><p>Сущность предложенного метода заключается в переосмыслении блока нейрооператора. Решая проблемы, такие как эффект “наложения” и разрывы, исследователи предлагают сложную концепцию, при которой нелинейности последовательно сопровождаются обучаемыми фильтрами, способными эффективно обрабатывать только что сгенерированные высокие частоты. Одной из ключевых новаций является введение динамических фильтров, заменяющих передовые статические сверточные фильтры и приспосабливающихся к особенностям конкретного набора данных. Эта адаптивность достигается с помощью многослойного перцептрона (MLP) работающего в модовой области.</p><figure><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/lh7-us.googleusercontent.com/pJ92lyIAeUqFKKoR7NqTsQ7V5yn9_1PlJBbl4xX6XG-kBZQWZWFaO0Yja8oPN0xANRMvBMyimdjeKHYFMTWEtItS4KliuxsGGdt_28T045Ildl2zyjCX1XFHx8E2d7xIwczLogd46TPgu5UJnvJV9Tw”/><figcaption>https://openreview.net/forum?id=RFfUUtKYOG</figcaption></figure><p>Экспериментальные результаты подтверждают эффективность метода, демонстрируя значительное улучшение стабильности. Это особенно заметно при применении подхода в сценариях, таких как уравнения поверхности поверхностных вод и набор данных ERA5. Динамические фильтры, генерируемые с помощью адаптивного по частоте MLP, являются ключевыми, обеспечивая адаптивность модели к различным наборам данных. Заменяя статические фильтры на динамические, метод искусно справляется с тонкостями зависимых от данных эффектов наложения – достижение, недостижимое с помощью фиксированных стратегий.</p><figure><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/lh7-us.googleusercontent.com/ui3wefz0SoNWsJo9njj6tWnCZncx0EtcpS76P1ZRRrFRCk2-wlyfi6sMB9gUo9ks3smjjfdjfJI_3tRbF9uG_vGmh2x6mHpvuY9StcgE2hQQzYzUkaY2Ik9NFgkCO2zE-cgpvLd6_FVKxHrNljpBAkU”/><figcaption>https://openreview.net/forum?id=RFfUUtKYOG</figcaption></figure><p>В заключение, исследование представляет собой прорыв в преодолении устойчивой проблемы расширения прогнозирующего горизонта в авторегрессионных нейрооператорах. Перестройка блока нейрооператора, отличающаяся от введения динамических фильтров, генерируемых с помощью адаптивного по частоте MLP, является очень эффективной стратегией для смягчения проблем неустойчивости и обеспечения неограниченного прогнозирующего горизонта. В условиях, когда исследовательская община борется с сложностями прогнозирования, это работа служит ориентиром, направляя будущие усилия на более надежные и надежные модели прогнозирования пространственно-временных данных.</p>