Resumen

Proponemos un sencillo algoritmo de aprendizaje en línea especial para datos de alta dimensión. El algoritmo se denomina máquina vectorial de proyección secuencial en línea (OSPVM), que deriva de la máquina vectorial de proyección y puede aprender de los datos en modo uno a uno o trozo a trozo. En OSPVM, el centrado de los datos, la reducción de la dimensión y el entrenamiento de la red neuronal se integran a la perfección. En particular, los parámetros del modelo, incluyendo ( 1 ) los vectores de proyección para la reducción de dimensión, ( 2 ) los pesos de entrada, los sesgos y los pesos de salida, y ( 3 ) el número de nodos ocultos, pueden actualizarse simultáneamente. Además, sólo es necesario determinar manualmente un parámetro, el número de nodos ocultos, lo que facilita su uso en aplicaciones reales. Se comparó el rendimiento de OSPVM con otros algoritmos rápidos en línea en varios problemas de clasificación de alta dimensión, como el enfoque de descenso de gradiente estocástico presupuestado (BSGD), la máquina multihiperplano adaptativa (AMM), el solucionador de subgradiente estimado primario (Pegasos), la máquina de aprendizaje extremo secuencial en línea (OSELM) y la SVD OSELM (la selección de características basada en la SVD se realiza antes de la OSELM). Los resultados obtenidos demostraron el rendimiento de generalización superior y la eficiencia de la OSPVM.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:máquina vectorial de proyección, reducción de dimensiones, nodo oculto, ospvm, algoritmo rápido en línea, máquina multihiperplano adaptativa, algoritmo de aprendizaje especial, solucionador de subgradiente estimado, problema de clasificación dimensional, máquina de aprendizaje extremo
• Keywords:projection vector machine, dimensions reduction, hidden node, ospvm, fast online algorithm, adaptive multihyperplane machine, learning algorithm especial, estimated subgradient solver, dimensional classification problem, extreme learning machine