Redes neurais construtivas para a classificação de padrões.

AUTOR(ES)

Luiz Garcia Palma Neto

DATA DE PUBLICAÇÃO

2004

RESUMO

Constructive neural learning is a neural learning model that does not assume a fixed topology before training begins. The main characteristic of this learning model is the dynamic construction of the network hidden layers which occurs simultaneously with training. This research work investigates six constructive neural algorithms namely, tower, pyramid, tiling, upstart, Distal and cascade-correlation, evaluating each of them with relation to advantages and disadvantages, ease of training, size and topology of the network, restrictions and performance. The work presents a computational system (CONEB) which implements each algorithm. Results obtained by using the different algorithms in several knowledge domains are presented and analysed.

ASSUNTO(S)

perceptrons redes neurais (computação) ciencia da computacao sistemas de reconhecimento de padrões

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