Treinamento de Redes Perceptron Usando Janelas Dinâmicas

Nome: MARCELO SOUZA FASSARELA
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 21/12/2009
Orientador:

Nome Papelordem decrescente
EVANDRO OTTONI TEATINI SALLES Orientador

Banca:

Nome Papelordem decrescente
EVANDRO OTTONI TEATINI SALLES Coorientador
RENATO ANTÔNIO KROHLING Examinador Externo
JOSE LEANDRO FÉLIX SALLES Examinador Interno
HANS JORG ANDREAS SCHNEEBELI Orientador

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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