Treinamento de Redes Perceptron Usando Janelas Dinâmicas

Nome: Marcelo Souza Fassarela
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 21/12/2009
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Evandro Ottoni Teatini Salles Orientador
Hans Jorg Andreas Schneebeli Co-orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Evandro Ottoni Teatini Salles Coorientador
Hans Jorg Andreas Schneebeli Orientador
Jose Leandro Félix Salles Examinador Interno
Renato Antônio Krohling Examinador Externo

Resumo: Neste trabalho apresentamos as redes neurais e o problema envolvendo o
dilema bias-variância. Propomos o método da Janela a ser inserido no treinamento
de redes supervisionadas com conjuntos de dados ruidosos. O método
possui uma característica intrínseca de função regularizadora, já que procura
eliminar ruídos durante a etapa de treinamento, reduzindo a in uência destes
no ajuste dos pesos da rede. Implementamos e analisamos o método nas
redes lógicas adaptivas (ALN) e nas redes perceptrons de múltiplas camadas
(MLP). Por último, testamos a rede em aplicações de aproximação de
funções, ltragem adaptiva e previsão de séries temporais.

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