Proposta de uma Classe de Perceptrons Híbridos com Aprendizagem baseada em Gradiente Descendente - Araújo, Ricardo de A.; Meira, Silvio; Oliveira, Adriano L. I. (Anais do Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD-SBC), 2013)
Este trabalho apresenta um modelo, chamado de dilation-erosion-linear perceptron (DELP), que consiste de uma combinação linear entre operadores não-lineares e um operador linear, para superar o dilema do passeio aleatório no problema de previsão de séries temporais financeiras. Para projetar o DELP foi apresentado um método baseado em gradiente descendente utilizando ideias do algoritmo de retropropagação do erro e uma abordagem sistemática para superar o problema da não-diferenciabilidade das operações não-lineares empregadas no modelo. Também, foi incluída uma etapa adicional para ajustar distorções de fase temporais que ocorrem na reconstrução do espaço de fase de fenômenos temporais financeiros. Por fim, uma análise experimental foi conduzida utilizando um conjunto relevante de séries financeiras, onde foram utilizadas cinco métricas e uma função de avaliação para mensurar o desempenho preditivo do modelo, e os resultados alcançados superaram aqueles obtidos por técnicas consolidadas na literatura.