論文の概要: Wave-RVFL: A Randomized Neural Network Based on Wave Loss Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02824v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 20:46:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 15:38:41.223973
• Title: Wave-RVFL: A Randomized Neural Network Based on Wave Loss Function
• Title（参考訳）: Wave-RVFL:ウェーブロス関数に基づくランダムニューラルネットワーク
• Authors: M. Sajid, A. Quadir, M. Tanveer,
• Abstract要約: 本稿では,ウェーブロス関数を組み込んだ RVFL モデル Wave-RVFL を提案する。 Wave-RVFLは、偏差の過料金化を防ぎ、ノイズや外れ値に対する堅牢性を示す。 実験結果から,Wave-RVFLの性能とロバスト性は,ベースラインモデルよりも優れていたことが確認された。
• 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 random vector functional link (RVFL) network is well-regarded for its strong generalization capabilities in the field of machine learning. However, its inherent dependencies on the square loss function make it susceptible to noise and outliers. Furthermore, the calculation of RVFL's unknown parameters necessitates matrix inversion of the entire training sample, which constrains its scalability. To address these challenges, we propose the Wave-RVFL, an RVFL model incorporating the wave loss function. We formulate and solve the proposed optimization problem of the Wave-RVFL using the adaptive moment estimation (Adam) algorithm in a way that successfully eliminates the requirement for matrix inversion and significantly enhances scalability. The Wave-RVFL exhibits robustness against noise and outliers by preventing over-penalization of deviations, thereby maintaining a balanced approach to managing noise and outliers. The proposed Wave-RVFL model is evaluated on multiple UCI datasets, both with and without the addition of noise and outliers, across various domains and sizes. Empirical results affirm the superior performance and robustness of the Wave-RVFL compared to baseline models, establishing it as a highly effective and scalable classification solution.
• Abstract（参考訳）: ランダムベクトル汎関数リンク(RVFL)ネットワークは、機械学習の分野における強力な一般化能力についてよく考えられている。 しかし、その正方損失関数に固有の依存関係はノイズや外周の影響を受けやすい。 さらに、RVFLの未知パラメータの計算は、その拡張性を制約するトレーニングサンプル全体の行列逆転を必要とする。 これらの課題に対処するために、ウェーブロス関数を組み込んだRVFLモデルであるWave-RVFLを提案する。 本稿では,適応モーメント推定(Adam)アルゴリズムを用いて,ウェーブ-RVFLの最適化問題を定式化して解く。 Wave-RVFLは、偏差の過給化を防止し、ノイズと外れ値を管理するためのバランスの取れたアプローチを維持することにより、ノイズと外れ値に対する堅牢性を示す。 提案するWave-RVFLモデルは,複数のUCIデータセットに対して,ノイズや外れ値の追加の有無に関わらず,さまざまな領域やサイズで評価される。 実験結果から、Wave-RVFLの性能とロバスト性はベースラインモデルよりも優れており、非常に効果的でスケーラブルな分類ソリューションとして確立されている。

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