Treinamento de Redes Perceptron Usando Janelas Dinâmicas
Nome: MARCELO SOUZA FASSARELA
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 21/12/2009
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| EVANDRO OTTONI TEATINI SALLES | Orientador |
Banca:
| Nome |
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.
