KCI우수등재
Deep LS-SVM for regression
저자
발행기관
학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
권호사항
발행연도
2016
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
827-833(7쪽)
제공처
In this paper, we propose a deep least squares support vector machine (LS-SVM) for regression problems, which consists of the input layer and the hidden layer. In the hidden layer, LS-SVMs are trained with the original input variables and the perturbed responses. For the final output, the main LS-SVM is trained with the outputs from LS-SVMs of the hidden layer as input variables and the original responses. In contrast to the multilayer neural network (MNN), LS-SVMs in the deep LS-SVM are trained to minimize the penalized objective function. Thus, the learning dynamics of the deep LS-SVM are entirely different from MNN in which all weights and biases are trained to minimize one final error function. When compared to MNN approaches, the deep LS-SVM does not make use of any combination weights, but trains all LS-SVMs in the architecture. Experimental results from real datasets illustrate that the deep LS-SVM significantly outperforms state of the art machine learning methods on regression problems.
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