Fugu-MT 論文翻訳(概要): Online Learning with Radial Basis Function Networks

論文の概要: Online Learning with Radial Basis Function Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08414v1
Date: Mon, 15 Mar 2021 14:39:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-16 18:50:07.920635
Title: Online Learning with Radial Basis Function Networks
Title（参考訳）: ラジアル基底関数ネットワークを用いたオンライン学習
Authors: Gabriel Borrageiro, Nick Firoozye and Paolo Barucca
Abstract要約: オンライン学習の逐次学習と連続学習について考察する。オンライン学習技術はオフライン学習よりも優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We investigate the benefits of feature selection, nonlinear modelling and online learning with forecasting in financial time series. We consider the sequential and continual learning sub-genres of online learning. Through empirical experimentation, which involves long term forecasting in daily sampled cross-asset futures, and short term forecasting in minutely sampled cash currency pairs, we find that the online learning techniques outperform the offline learning ones. We also find that, in the subset of models we use, sequential learning in time with online Ridge regression, provides the best next step ahead forecasts, and continual learning with an online radial basis function network, provides the best multi-step ahead forecasts. We combine the benefits of both in a precision weighted ensemble of the forecast errors and find superior forecast performance overall.
Abstract（参考訳）: 金融時系列予測を用いた特徴選択,非線形モデリング,オンライン学習の利点について検討する。オンライン学習の逐次学習と連続学習について考察する。毎日のサンプル・クロスアセスト・フューチャーにおける長期予測と、少額のサンプル・キャッシュ・通貨対における短期予測を含む実証実験により、オンライン学習技術はオフライン学習よりも優れていることがわかった。また、私たちが使用するモデルのサブセットでは、オンラインリッジ回帰に合わせて順次学習し、オンラインラジアルベース関数ネットワークを使用して、最良の次のステップの予測を提供し、継続的な学習は、最高のマルチステップの予測を提供します。予測誤差の正確な重み付きアンサンブルの両方の利点を組み合わせて、優れた予測パフォーマンスを総合的に見つけます。

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