2 research outputs found
Evolino for recurrent support vector machines
Traditional Support Vector Machines (SVMs) need pre-wired finite time windows
to predict and classify time series. They do not have an internal state
necessary to deal with sequences involving arbitrary long-term dependencies.
Here we introduce a new class of recurrent, truly sequential SVM-like devices
with internal adaptive states, trained by a novel method called EVOlution of
systems with KErnel-based outputs (Evoke), an instance of the recent Evolino
class of methods. Evoke evolves recurrent neural networks to detect and
represent temporal dependencies while using quadratic programming/support
vector regression to produce precise outputs. Evoke is the first SVM-based
mechanism learning to classify a context-sensitive language. It also
outperforms recent state-of-the-art gradient-based recurrent neural networks
(RNNs) on various time series prediction tasks.Comment: 10 pages, 2 figure
Paramos sistema investuotojui valiutų rinkoje
Disertacijoje nagrinėjamos investavimo valiutų rinkoje, naudojant dirbtinį intelektą, galimybes. Literatūros analizė atskleidė, kad vienu metu pasaulyje formavosi dvi skirtingos mokslinių tyrimų kryptys: universalioji dirbtinio intelekto
teorija ir investicijų teorija. Pirmoji kryptis turėjo įtakos universalios prognozės galimybės teorijos atsiradimui, tai lėmė įvairių dirbtinio intelekto algoritmų
ir jų sistemų sukūrimą. Antroji kryptis vystėsi kartu su racionalaus
numatymo teorija, kuri padėjo pagrindus moderniosios portfelio teorijos atsiradimui.
Šiame darbe siekiama susieti šias dvi mokslines kryptis valiutų rinkos
prognozavimui.
Pagrindinis disertacijos tikslas – sukurti investicinių sprendimų priėmimo
paramos sistemą investuotojui valiutų rinkoje tikslingai pritaikant dirbtinio
intelekto algoritmus ir moderniąją portfelio teoriją. Darbe sprendžiami pagrindiniai uždaviniai: suformuoti valiutų rinkos prognozavimo modelį dirbtinio intelekto algoritmų pagrindu, integruoti investicinio portfelio optimizavimo
principus į prognozavimo modelį, empiriškai aprobuoti modelio efektyvumą
ir patikimumą investuojant valiutų rinkoje. Finansų rinkų prognozavimui tikslingai
pritaikius dirbtinio intelekto algoritmus ir į juos integravus moderniąją
portfelio teoriją, sukurta patikima ir efektyvi paramos sistema investuotojui.
Disertaciją sudaro įvadas, trys skyriai, bendrosios išvados, naudotos literatūros
ir autoriaus publikacijų sąrašai. Įvadiniame skyriuje aptariama tiriamoji
problema, darbo aktualumas, aprašomas tyrimų objektas, formuluojami darbo
tikslas ir uždaviniai, aprašoma tyrimų metodika, darbo mokslinis naujumas,
darbo praktinė reikšmė, ginamieji teiginiai. Pirmasis skyrius skirtas literatūros
analizei, jame pateikti finansų rinkų būties ypatumai, procesų analizė, valdymo
ir reguliavimo aspektai globalioje ekonomikoje, prognozavimo dirbtinio intelekto
sistemomis analizė bei investicinių portfelių formavimo strategijų analizė.
Antrajame skyriuje teikiamos teorinės dirbtinio intelekto sukūrimo prielaidos,
Evolino RNN pritaikymo produktyviam sprendimui teoriniai pagrindai,
investicinio portfelio teorijos principų taikymo galimybės. Trečiajame skyriuje
pateikiama prognozavimo modelių architektūra, įvertinamas jų patikimumas.
Atsižvelgiant į pelningumą ir rizikingumą, lyginamos įvairios investavimo strategijos. Disertacijos tema paskelbti 4 straipsniai: 2 – ISI Web of Science žurnaluose,
2 – kituose recenzuojamuose žurnaluose. Perskaityti 9 pranešimai tarptautinėse
konferencijose iš jų: 2 – konferencijų medžiagose Thomson ISI Proceedings
duomenų bazėje, 7 – recenzuojamose konferencijų medžiagose