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Emotionserkennung aus Elektroenzephalographie (EEG) ist ein zentrales Thema in der affektiven Informatik und für Entscheidungshilfesysteme von wachsender Bedeutung. Trotz großer Fortschritte bleibt die Aufgabe schwierig, weil EEG-Signale hochdimensional, verrauscht und stark von individuellen Unterschieden geprägt sind.

Die Scaled Dot-Product Attention (SDPA) bildet das Herzstück moderner Sprachmodelle und komplexer Signalverarbeitungssysteme. In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird gezeigt, dass SDPA mathematisch äquivalent zu einer Projektion der Eingabevektoren auf eine gemeinsame Oberfläche ist, die sich aus den Eingaben selbst ergibt.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie wird gezeigt, dass das Self‑Attention‑Mechanismus des Transformers im Hoch‑Vertrauens‑Modus – also wenn die inverse Temperatur β gegen unendlich strebt – im Rahmen der tropischen Semiring‑Algebra (Max‑Plus‑Algebra) arbeitet. Durch die Annäherung an diesen Grenzfall wird die Softmax‑Funktion zu einer tropischen Matrixmultiplikation.

Die Imputation von multivariaten Zeitreihen ist in Bereichen wie Gesundheitswesen, Verkehrsprognosen und biologischer Modellierung von zentraler Bedeutung, wenn Sensorfehler und unregelmäßige Messungen zu fehlenden Daten führen. Trotz der Fortschritte bei Transformer‑ und Diffusionsmodellen fehlt diesen Ansätzen oft ein expliziter Induktivitätsvorteil und eine Frequenzsensitivität, was ihre Generalisierung bei strukturierten Fehlermustern und Verteilungssprüngen einschränkt.

Die Vorhersage von Zeitreihen erfordert Modelle, die komplexe zeitliche Abhängigkeiten zuverlässig erfassen können – besonders in großen, hochdimensionalen Datensätzen. Transformer‑basierte Architekturen sind dafür bekannt, lange Reichweiten abzubilden, doch ihre quadratische Rechenkomplexität limitiert Skalierbarkeit und Flexibilität.

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert ein Fourier-verbessertes rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN), das die Genauigkeit von Stromlastvorhersagen signifikant steigert. Das Modell kombiniert einen rekurrenten Kern, der mit niedrigauflösenden Eingaben arbeitet, explizite Fourier-Seasonal-Embeddings, die im latenten Raum integriert werden, und eine Self-Attention-Schicht, die Abhängigkeiten zwischen hochauflösenden Komponenten innerhalb jeder Periode erfasst.

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv (2512.00612v1) stellen die Autoren den Generalized Graph Transformer Variational Autoencoder (GGT‑VAE) vor – ein Modell, das die Stärken von Transformer‑Architekturen mit dem Variational Autoencoder-Framework kombiniert, um die Vorhersage von Kanten in Graphen zu verbessern.

Auf der Plattform arXiv wurde die neue Arbeit „GAMA: A Neural Neighborhood Search Method with Graph-aware Multi-modal Attention for Vehicle Routing Problem“ veröffentlicht. Der Beitrag präsentiert einen innovativen Ansatz, der neuronale Nachbarschaftssuchmethoden mit einer graphenbewussten, multimodalen Aufmerksamkeitsarchitektur kombiniert, um das klassische Vehicle Routing Problem (VRP) zu lösen.