A novel Neural Network architecture is proposed using the mathematically and physically rich idea of vector fields as hidden layers to perform nonlinear transformations in the data. The data points are interpreted as particles moving along a flow defined by the vector field which intuitively represents the desired movement to enable classification. The architecture moves the data points from their original configuration to a new one following the streamlines of the vector field with the objective of achieving a final configuration where classes are separable. An optimization problem is solved through gradient descent to learn this vector field.
Resumo-Séries temporais financeiras são amplamente estudadas por suas aplicações no mercado financeiro. Por meio da aplicação de aprendizado de máquina,é possível prever o valor de uma ação em um determinado momento da série temporal. Na análise técnica, os intervalos dessas séries são categorizados em fases. Este trabalho propõe apresentar uma aplicação do classificador WiSARD na tarefa de predição da fase de um determinado intervalo baseado nos intervalos anteriores da série temporal. Devido a característica da WiSARDé permitido o aprendizado de forma on-line. Utilizou-se SVM e K-NN como classificadores de comparação da acurácia e do tempo de processamento. Dentre os resultados obtidos, a WiSARD apresentou boa acurácia e menor tempo de processamento dentro todos os classificadores, sendo este um requisito para classificação on-line.
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