Robust and Adaptive Online Time Series Prediction with Long Short-Term Memory
المؤلفون المشاركون
Pan, Zhisong
Yang, Haimin
Tao, Qing
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Online time series prediction is the mainstream method in a wide range of fields, ranging from speech analysis and noise cancelation to stock market analysis.
However, the data often contains many outliers with the increasing length of time series in real world.
These outliers can mislead the learned model if treated as normal points in the process of prediction.
To address this issue, in this paper, we propose a robust and adaptive online gradient learning method, RoAdam (Robust Adam), for long short-term memory (LSTM) to predict time series with outliers.
This method tunes the learning rate of the stochastic gradient algorithm adaptively in the process of prediction, which reduces the adverse effect of outliers.
It tracks the relative prediction error of the loss function with a weighted average through modifying Adam, a popular stochastic gradient method algorithm for training deep neural networks.
In our algorithm, the large value of the relative prediction error corresponds to a small learning rate, and vice versa.
The experiments on both synthetic data and real time series show that our method achieves better performance compared to the existing methods based on LSTM.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Haimin& Pan, Zhisong& Tao, Qing. 2017. Robust and Adaptive Online Time Series Prediction with Long Short-Term Memory. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141291
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Haimin…[et al.]. Robust and Adaptive Online Time Series Prediction with Long Short-Term Memory. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141291
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Haimin& Pan, Zhisong& Tao, Qing. Robust and Adaptive Online Time Series Prediction with Long Short-Term Memory. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141291
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141291
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر