FENN es un marco de red neuronal diseñado para mejorar la precisión en la estimación de tarifas de transacción de Bitcoin mediante la fusión de características de transacciones, estados del mempool y datos de red con arquitecturas LSTM y mecanismos de atención, superando enfoques tradicionales como BCore y BtcFlow.
Los resultados experimentales en varios conjuntos de datos muestran que FENN, y en particular las variantes Adv y LSTMadv, alcanzan consistentemente valores más bajos de RMSE y MAPE, lo que confirma un rendimiento superior en la predicción de tarifas y una menor desviación frente a los estimadores convencionales.
Además, FENN demuestra una rápida adaptación a nuevos datos de la blockchain, ofreciendo eficiencia y escalabilidad que lo hacen adecuado para despliegues en entornos reales donde los patrones de la red cambian con frecuencia.
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