Síntese automática de redes neurais artificiais com conexões à frente arbitrárias / Automatic synthesis of artificial neural networks with arbitrary feedforward connections
AUTOR(ES)
Wilfredo Jaime Puma Villanueva
FONTE
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
07/12/2011
RESUMO
Esta tese apresenta duas metodologias de síntese automática de redes neurais artificiais com conexões à frente arbitrárias, com a proposição da arquitetura via computação evolutiva ou via um método construtivo, enquanto que os pesos sinápticos são definidos por técnicas de otimização não-linear. O processo de treinamento supervisionado visa parcimônia do modelo e máxima capacidade de generalização. Quando comparada a iniciativas similares encontradas na literatura, a versão construtiva da metodologia, denominada CoACFNNA, inova também ao permitir a síntese de arquiteturas mais flexíveis, com capacidade de mapeamento linear e não-linear, e ao promover baixo custo computacional. Este algoritmo construtivo parte de uma rede neural mínima, toma decisões de inserção/poda baseadas em análise de sensibilidade e em índices de informação mútua, relaxa o erro de treinamento para evitar convergência prematura e ajusta os pesos sinápticos via um método quasi- Newton com escalonamento automático. Estudos comparativos envolvendo abordagens alternativas baseadas em redes neurais, tais como MLPs, mistura heterogênea de especialistas, Cascade Correlation e a EPNet, baseada em programação evolutiva, indicam que a metodologia é promissora, tendo sido aplicada junto a problemas artificiais e reais, de classificação e de regressão.
ASSUNTO(S)
redes neurais aprendizado do computador computação evolutiva previsão de series temporais classificação neural networks machine learning evolutionary computation time series prediction classification
ACESSO AO ARTIGO
http://libdigi.unicamp.br/document/?code=000846016Documentos Relacionados
- AUTOMATIC ANALISYS OF ELECTROCARDIOGRAPHIC SIGNALS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
- Extração de conhecimento de redes neurais artificiais.
- OtimizaÃÃo Global em Redes Neurais Artificiais
- Restauração de imagens com operadores modelados por redes neurais artificiais
- Restauração de imagens com operadores modelados por redes neurais artificiais