論文の概要: Hypercomplex neural network in time series forecasting of stock data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04632v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 15:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 15:24:56.985097
• Title: Hypercomplex neural network in time series forecasting of stock data
• Title（参考訳）: ストックデータの時系列予測における超複雑ニューラルネットワーク
• Authors: Rados{\l}aw Kycia, Agnieszka Niemczynowicz
• Abstract要約: 時系列予測のためのアーキテクチャの3つのクラスがテストされた。 これらは、4次元代数の畳み込み、LSTM、あるいは高密度超複素層を含む入力層によって異なる。 インプットは4つの関連するストックマーケットの時系列であり、そのうちの1つが予想される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The three classes of architectures for time series prediction were tested. They differ by input layers which contain either convolutional, LSTM, or dense hypercomplex layers for 4D algebras. The input was four related Stock Market time series, and the prediction of one of them is expected. The optimization of hyperparameters related to the classes of architectures was performed in order to compare the best neural networks within the class. The results show that in most cases, the architecture with a hypercomplex dense layer provides similar MAE accuracy to other architectures, however, with considerably less trainable parameters. Thanks to it, hypercomplex neural networks can be learned and process data faster than the other tested architectures. Moreover, the order of the input time series has an impact on effectively.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測のための3種類のアーキテクチャがテストされた。 これらは、4次元代数の畳み込み、LSTM、あるいは高密度超複素層を含む入力層によって異なる。 インプットは4つの関連する株式市場時系列であり、そのうちの1つが予測される。 アーキテクチャのクラスに関連するハイパーパラメータの最適化は、クラス内で最適なニューラルネットワークを比較するために行われた。 その結果、ほとんどの場合、超複素密層を持つアーキテクチャは、トレーニング可能なパラメータがかなり少ない他のアーキテクチャと同様のmae精度を提供することがわかった。 これにより、ハイパーコンプレックスニューラルネットワークを学習し、他のテスト済みアーキテクチャよりも高速にデータを処理することができる。 また、入力時系列の順序が効果的に影響を及ぼす。

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