SigMA：基于路径签名和多头注意力学习fBm驱动SDE参数

这项研究探索了一种新方法，利用路径签名和多头注意力机制来学习分数布朗运动（fBm）驱动的随机微分方程（SDE）中的参数。 这种技术的应用可能有助于提高建模复杂随机过程的准确性和效率。

• •应用路径签名和多头注意力来改进SDE中的参数学习。
• •专注于fBm驱动的SDE，这在各种科学领域中相关。
• •可能增强复杂随机过程的建模。