کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6863909 | 1439529 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Randomized neural networks for preference learning with physiological data
ترجمه فارسی عنوان
شبکه های عصبی تصادفی برای یادگیری ترجیحات با داده های فیزیولوژیکی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های تصادفی داده های فیزیولوژیکی، ترجیح یادگیری، دستگاه یادگیری شدید شبکه دولتی اکو
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The paper discusses the use of randomized neural networks to learn a complete ordering between samples of heart-rate variability data by relying solely on partial and subject-dependent information concerning pairwise relations between samples. We confront two approaches, i.e. Extreme Learning Machines and Echo State Networks, assessing the effectiveness in exploiting hand-engineered heart-rate variability features versus using raw beat-to-beat sequential data. Additionally, we introduce a weight sharing architecture and a preference learning error function whose performance is compared with a standard architecture realizing pairwise ranking as a binary-classification task. The models are evaluated on real-world data from a mobile application realizing a guided breathing exercise, using a dataset of over 54Â K exercising sessions. Results show how a randomized neural model processing information in its raw sequential form can outperform its vectorial counterpart, increasing accuracy in predicting the correct sample ordering by about 20%. Further, the experiments highlight the importance of using weight sharing architectures to learn smooth and generalizable complete orders induced by the preference relation.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 298, 12 July 2018, Pages 9-20
Journal: Neurocomputing - Volume 298, 12 July 2018, Pages 9-20
نویسندگان
Davide Bacciu, Michele Colombo, Davide Morelli, David Plans,