Article Sidebar
Main Article Content
W niniejszym artykule przedstawimy system uczenia głębokiego łączącego sieci neuronowe MLP z wielowymiarowymi dekompozycjami. Stanowi on rozwinięcie systemu dla poprawy wyników predykcji w ujęciu wielomodelowym wykorzystującym metody ICA, PCA oraz NMF, co można potraktować także jako metodę agregacji modeli lub wielowymiarową filtrację komponentów zakłócających wyniki prognoz. Cały proces przedstawimy w nawiązaniu po problemu ślepej separacji wskazując na możliwe użyteczne inspiracje jak i istotne ograniczenia takich interpretacji.
Article Details
Araki S., Ito N., Haeb-Umbach R. et al. (2025) 30+ Years of Source Separation Research: Achievements and Future Challenges. Technical Report No. TR2025-036. Mitsubishi Electric Research Laboratories. (Crossref)
Cardoso J. (1998) Blind Signal Separation: Statistical Principles. Proceedings. of the IEEE, 86(10), 2009–2025. (Crossref)
Cichocki A., Amari S. (2002) Adaptive Blind Signal and Image Processing, John Wiley, Chichester. (Crossref)
Cichocki A., Zdunek R., Phan A.-H., Amari S. (2009) Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations: Applications to Exploratory Multi-Way Data Analysis. John Wiley. https://doi.org/10.1002/9780470747278 (Crossref)
Cichocki A. (2013) Tensor Decompositions: A New Concept in Brain Data Analysis? 02 May 2013 - arXiv: Numerical Analysis
Comon P., Jutten Ch. (2010) Handbook of Blind Source Separation: Independent Component Analysis and Applications, Academic Press.
Hyvarinen A., Karhunen J., and Oja E. (2001) Independent Component Analysis. Wiley John, New York. (Crossref)
Mali S.G., Mahajan S.P. (2024) Blind Sound Source Separation by Combining the Convolutional Neural Network and Degree Separator. Traitement du Signal, 41(3), 1429-1439. (Crossref)
Mallat S. (2016) Understanding Deep Convolutional Networks. Philosophical Transactions of the Royal Society A 374, 2065, (Crossref)
Szupiluk R., Wojewnik P., Ząbkowski T. (2014) Smooth Component Analysis and MSE Decomposition for Ensemble Methods in Multi-Agent Environment. International Journal of Innovative Computing Information and Control, 10(4), 1435-1445.
Szupiluk R., Rubach P. (2017) Identyfikacja komponentów destrukcyjnych w modelach predykcyjnych w podejściu wielomodelowym. Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 18(4), 679-688. (Crossref)
Szupiluk R. (2013) Dekompozycje wielowymiarowe w agregacji predykcyjnych modeli Data Mining. Szkoła Główna Handlowa, Oficyna Wydawnicza.
Downloads
- Ryszard Szupiluk, Funkcja log(cosh) i jej rola w ślepej separacji sygnałów , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 23 Nr 3 (2022)
- Ryszard Szupiluk, Krzysztof Gajowniczek, Tomasz Ząbkowski, ESTIMATING THE ROC CURVE AND ITS SIGNIFICANCE FOR CLASSIFICATION MODELS’ ASSESSMENT , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 15 Nr 2 (2014)
- Ryszard Szupiluk, Identyfikacja ukrytych komponentów w szeregach czasowych metodami nieujemnej faktoryzacji macierzy , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 23 Nr 2 (2022)
- Ryszard Szupiluk, Paweł Rubach, SEPARACJA FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WYKORZYSTANIEM DEKORELACJI Z OPÓŹNIENIAMI , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 20 Nr 4 (2019)
- Ryszard Szupiluk, Analiza składowych niezależnych na rynkach finansowych – możliwości i ograniczenia , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 24 Nr 2 (2023)
- Ryszard Szupiluk, Paweł Rubach, FILTRACJA FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH METODAMI NIEUJEMNEJ FAKTORYZACJI MACIERZY , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 19 Nr 3 (2018)
- Ryszard Szupiluk, System uczenia głębokiego dla eliminacji szumów z wykorzystaniem dywergencji alpha , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 24 Nr 4 (2023)
- Ryszard Szupiluk, Paweł Rubach, IDENTYFIKACJA KOMPONENTÓW DESTRUKCYJNYCH W MODELACH PREDYKCYJNYCH W PODEJŚCIU WIELOMODELOWYM , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 18 Nr 4 (2017)
- Ryszard Szupiluk, Piotr Wojewnik, Tomasz Ząbkowski, MULTIVARIATE DECOMPOSITIONS FOR VALUE AT RISK MODELLING , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 14 Nr 2 (2013)
- Ryszard Szupiluk, Dywergencje Bosego-Einsteina w analizie podobieństw finansowych szeregów czasowych , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 13 Nr 3 (2012)
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne 4.0 Międzynarodowe.
Publikowane artykuły dostępne są na warunkach Open Access na zasadach licencji Creative Commons CC BY-NC – do celów niekomercyjnych udostępnione materiały mogą być kopiowane, drukowane i rozpowszechniane. Autorzy ponoszą opłatę za opublikowanie artykułu.