Treinamento de redes neurais artificiais utilizando time assÃncrono.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

1999

RESUMO

O treinamento de redes neurais artificiais, que pode ser visto como um problema de otimizaÃÃo, apresenta algumas dificuldades. Os algoritmos existentes para o treinamento de redes nÃo sÃo totalmente eficientes. Alguns apresentam falha de generalizaÃÃo ou baixa velocidade de convergÃncia. Este trabalho propÃe uma nova ferramenta para o treinamento de redes neurais artificiais do tipo feedforward chamada Time AssÃncrono. O time assÃncrono à uma estrutura que utiliza vÃrios algoritmos com caracterÃsticas diferentes. Os diferentes algoritmos trabalhando de modo paralelo, atravÃs do time assÃncrono, aumentam a chance do treinamento obtido ser eficiente. à apresentada uma aplicaÃÃo numÃrica do time assÃncrono para o treinamento de uma rede neural artificial para reconhecimento de caracteres. Os resultados obtidos nesta anÃlise prÃtica mostra que o time assÃncrono melhora o treinamento da rede. O erro quadrÃtico mÃdio obtido com o treinamento usando o time assÃncrono à melhor do que os erros obtidos pelos algoritmos trabalhando sozinhos. Todo o trabalho foi realizado utilizando a rede de computadores do laboratÃrio AT&T do tipo IBM-PC. Os algoritmos utilizados foram feitos em ambiente Matlab.

ASSUNTO(S)

inteligÃncia artificial reconhecimento de padrÃes controle redes neurais algoritmos otimizaÃÃo

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