New developments for randomized : Neural networks

Abstract

La tesis presenta varios métodos de aprendizaje automático basados ​​en redes neuronales con pesos aleatorios destinadas a hacer frente a los desafíos que plantean los datos modernos. Esta tesis presenta nuevos algoritmos y aplicaciones de redes neuronales aleatorias, un tipo de red neuronal artificial que se ejecuta muy rápido en una computadora. Cinco contribuciones son presentado. Primero, se propone una nueva arquitectura paralela. En segundo lugar, un problema real con el ruido. Los datos se analizan con este tipo de redes neuronales. Otra dirección de investigación fue desarrollar un algoritmo para podar neuronas irrelevantes en la capa oculta. Cuarto, un estudio empírico de se presenta el rango de la matriz oculta. Finalmente, se utiliza una nueva red neuronal profunda no iterativa para la clasificación de sentimientos en Twitter.