Advanced Neural Networks Architectures Research - Forecasting Recommendations

Abstract

El propósito de este trabajo es estudiar y comparar arquitecturas alternativas de redes neuronales en problemas de predicción. Para llevar a cabo este estudio se comprobará empíricamente la eficacia de diferentes familias de redes neuronales, incluyendo al perceptrón multicapa, redes neuronales recurrentes y redes convolucionales. Como punto inicial del estudio, se documentará un extenso estado del arte donde se detallará cada alternativa en profundidad. El último capítulo del trabajo recogerá la aplicación práctica de las arquitecturas seleccionadas.

The main objective of this project is to obtain a set of machine learning tools which are suited for prediction regarding time series. These algorithms will be neural networks of different families, including regular multilayer perceptrons, recurrent neural networks and convolutional neural networks. In order to choose the right models, an extensive state of the art will be carried out where the different neural structures will be explained in detail. A timeseries forecasting application will be performed to compare the performance of some of the models explained.