論文の概要: Stochastic Configuration Machines for Industrial Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13570v3
• Date: Fri, 1 Sep 2023 06:23:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 10:55:29.647897
• Title: Stochastic Configuration Machines for Industrial Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 産業人工知能のための確率的構成機械
• Authors: Dianhui Wang and Matthew J. Felicetti
• Abstract要約: 産業人工知能(IAI)におけるコンフィグレーションネットワーク(SCN)の役割 本稿では、効率的なモデリングとデータサイズ削減を強調するために、SCMと呼ばれる新しいランダム化学習モデルを提案する。 いくつかのベンチマークデータセットと3つの産業応用に関する実験的研究が行われている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.57421617811378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time predictive modelling with desired accuracy is highly expected in industrial artificial intelligence (IAI), where neural networks play a key role. Neural networks in IAI require powerful, high-performance computing devices to operate a large number of floating point data. Based on stochastic configuration networks (SCNs), this paper proposes a new randomized learner model, termed stochastic configuration machines (SCMs), to stress effective modelling and data size saving that are useful and valuable for industrial applications. Compared to SCNs and random vector functional-link (RVFL) nets with binarized implementation, the model storage of SCMs can be significantly compressed while retaining favourable prediction performance. Besides the architecture of the SCM learner model and its learning algorithm, as an important part of this contribution, we also provide a theoretical basis on the learning capacity of SCMs by analysing the model's complexity. Experimental studies are carried out over some benchmark datasets and three industrial applications. The results demonstrate that SCM has great potential for dealing with industrial data analytics.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークが重要な役割を果たす産業人工知能(IAI)では、望ましい精度でリアルタイム予測モデルが期待されている。 iaiのニューラルネットワークは、大量の浮動小数点データを操作するために強力な高性能コンピューティングデバイスを必要とする。 本稿では,確率的構成ネットワーク(scns)に基づいて,産業用途に有用で有用な効率的なモデリングとデータサイズ削減を強調する,確率的構成マシン(scms)と呼ばれる新しいランダム化学習モデルを提案する。 SCN とランダムベクトル汎関数リンク (RVFL) ネットを二項化した実装と比較すると,SCM のモデル記憶は良好な予測性能を維持しつつ大幅に圧縮できる。 SCM学習者モデルとその学習アルゴリズムのアーキテクチャに加えて、この貢献の重要な部分として、モデルの複雑さを分析することによって、SCMの学習能力に関する理論的基盤を提供する。 いくつかのベンチマークデータセットと3つの産業応用で実験研究が行われている。 その結果,SCMは産業データ分析に大きく貢献する可能性が示唆された。

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