Geração, seleção e combinação de componentes para ensembles de redes neurais aplicadas a problemas de classificação / Generation, selection and combination of components in neural network ensembles applied to classification problems

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

O uso da abordagem ensembles tem sido bastante explorado na última década, por se tratar de uma técnica simples e capaz de aumentar a capacidade de generalização de soluções baseadas em aprendizado de máquina. No entanto, para que um ensemble seja capaz de promover melhorias de desempenho, os seus componentes devem apresentar bons desempenhos individuais e, ao mesmo tempo, devem ter comportamentos diversos entre si. Neste trabalho, é proposta uma metodologia de criação de ensembles para problemas de classificação, onde os componentes são redes neurais artificiais do tipo perceptron multicamadas. Para que fossem gerados bons candidatos a comporem o ensemble, atendendo a critérios de desempenho e de diversidade, foi aplicada uma meta-heurística populacional imuno-inspirada, denominada opt-aiNet, a qual é caracterizada por definir automaticamente o número de indivíduos na população a cada iteração, promover diversidade e preservar ótimos locais ao longo da busca. Na etapa de seleção dos componentes que efetivamente irão compor o ensemble, foram utilizadas seis técnicas distintas e, para combinação dos componentes selecionados, foram adotadas cinco estratégias. A abordagem proposta foi aplicada a quatro problemas de classificação de padrões e os resultados obtidos indicam a validade da metodologia de criação de ensembles. Além disso, foi verificada uma dependência entre o melhor par de técnicas de seleção e combinação e a população de indivíduos candidatos a comporem o ensemble, assim como foi feita uma análise de confiabilidade dos resultados de classificação

ASSUNTO(S)

pattern classifiers artificial immune system component selection component combination redes neurais (computação) inteligencia artificial sistema imune ensembles artificial neural networks

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