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Previous issue date: 2015-08-24 / Em aplicações de aprendizagem de máquina, é comum encontrar situações onde o
conjunto de entrada não está totalmente disponível no início da fase de treinamento. Uma solução
conhecida para essa classe de problema é a realização do processo de aprendizagem através do
fornecimento sequencial das instâncias de treinamento. Entre as abordagens mais recentes para
esses métodos, encontram-se as baseadas em redes neurais do tipo Single Layer Feedforward
Network (SLFN), com destaque para as extensões da Extreme Learning Machine (ELM) para
aprendizagem sequencial.
A versão sequencial da ELM, chamada de Online Sequential Extreme Learning Machine
(OS-ELM), utiliza uma solução recursiva de mínimos quadrados para atualizar os pesos de
saída da rede através de uma matriz de covariância. Entretanto, a implementação da OS-ELM e
suas extensões sofrem com o problema de multicolinearidade entre os elementos da matriz de
covariância.
Essa tese introduz um novo método para aprendizagem sequencial com capacidade para
tratar os efeitos da multicolinearidade. Chamado de Kalman Learning Machine (KLM), o
método proposto utiliza o filtro de Kalman para a atualização sequencial dos pesos de saída
de uma SLFN baseada na OS-ELM. Esse trabalho também propõe uma abordagem para a
estimativa dos parâmetros do filtro, com o objetivo de diminuir a complexidade computacional
do treinamento. Além disso, uma extensão do método chamada de Extended Kalman Learning
Machine (EKLM) é apresentada, voltada para problemas onde a natureza do sistema em estudo
seja não linear.
O método proposto nessa tese foi comparado com alguns dos mais recentes e efetivos
métodos para o tratamento de multicolinearidade em problemas de aprendizagem sequencial. Os
experimentos executados mostraram que o método proposto apresenta um desempenho melhor
que a maioria dos métodos do estado da arte, quando medidos o de erro de previsão e o tempo
de treinamento. Um estudo de caso foi realizado, aplicando o método proposto a um problema
de previsão de séries temporais para o mercado financeiro. Os resultados confirmaram que o
KLM consegue simultaneamente reduzir o erro de previsão e o tempo de treinamento, quando
comparado com os demais métodos investigados nessa tese. / In machine learning applications, there are situations where the input dataset is not fully
available at the beginning of the training phase. A well known solution for this class of problem
is to perform the learning process through the sequential feed of training instances. Among most
recent approaches for sequential learning, we can highlight the methods based on Single Layer
Feedforward Network (SLFN) and the extensions of the Extreme Learning Machine (ELM)
approach for sequential learning.
The sequential version of the ELM algorithm, named Online Sequential Extreme Learning
Machine (OS-ELM), uses a recursive least squares solution for updating the output weights
through a covariance matrix. However, the implementation of OS-ELM and its extensions suffer
from the problem of multicollinearity for the hidden layer output matrix.
This thesis introduces a new method for sequential learning in which the effects of multicollinearity
is handled. The proposed Kalman Learning Machine (KLM) updates sequentially
the output weights of an OS-ELM based network by using the Kalman filter iterative procedure.
In this work, in order to reduce the computational complexity of the training process, a new
approach for estimating the filter parameters is presented. Moreover, an extension of the method,
named Extended Kalman Learning Machine (EKLM), is presented for problems where the
dynamics of the model are non linear.
The proposed method was evaluated by comparing the related state-of-the-art methods
for sequential learning based on the original OS-ELM. The results of the experiments show
that the proposed method can achieve the lowest forecast error when compared with most of
their counterparts. Moreover, the KLM algorithm achieved the lowest average training time
when all experiments were considered, as an evidence that the proposed method can reduce the
computational complexity for the sequential learning process. A case study was performed by
applying the proposed method for a problem of financial time series forecasting. The results
reported confirm that the KLM algorithm can decrease the forecast error and the average training
time simultaneously, when compared with other sequential learning algorithms.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/15951 |
| Date | 24 August 2015 |
| Creators | NÓBREGA, Jarley Palmeira |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/5194381227316437, OLIVEIRA, Adriano Lorena Inácio de |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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