Analise e sintese de estrategias de aprendizado para redes neurais artificiais

• Main Author: Silva, Leandro Nunes de Castro
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 1998
• Subjects: Redes neurais (Computação); Inteligência artificial; Programação não-linear
• Online Access: SILVA, Leandro Nunes de Castro. Analise e sintese de estrategias de aprendizado para redes neurais artificiais. 1998. 248p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/259070>. Acesso em: 24 jul. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259070

Orientação: Fernando Jose Von Zuben === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação === Made available in DSpace on 2018-07-24T10:00:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_LeandroNunesdeCastro_M.pdf: 14816661 bytes, checksum: 8b963de0f31cea05ca05fda64a32f1cc (MD5) Previous issue date: 1998 === Resumo: : Esta dissertação trata do desenvolvimento, análise e implementação de métodos de treinamento para redes neurais artificiais, envolvendo principalmente métodos que recorrem à informação de segunda ordem vinculadas a redes do tipo perceptron de múltiplas camadas. Como complemento ao estudo das arquiteturas com múltiplas camadas que utilizam treinamento supervisionado, é feita uma análise detalhada de um modelo auto-organizado e são propostas alternativas para alguns problemas críticos das redes neurais artificiais, como a determinação da arquitetura ótima a ser utilizada na solução de cada problema e métodos eficientes para a determinação de condições iniciais. Os resultados deste trabalho têm o propósito de contribuir no sentido de anunciar à comunidade científica que a área de redes neurais artificiais está concluindo um longo e necessário processo de transição entre uma fase inicial, caracterizada pela predominância de aspectos empíricos, e uma fase de maturidade científica, caracterizada pela formalização teórica dos resultados e maior proximidade com outras áreas de atuação científica já estabelecidas === Abstract: This dissertation aims at developing, analysing and implementing training strategies for neural networks, involving mainly methods that take into account the second order information of feedforward multilayer perceptron networks. As a complement to the study of multilayer architectures, a detailed analysis of a self-organized model is performed, and some alternatives for determining optimal dimensionality of the architecture and efficient initial conditions are also proposed. The results of this work are supposed to contribute in the sense of annoucing to the scientific community that the artificial neural networks field is conc1uding a long and necessary transition between an initial phase, characterized by a great deal of heuristic content, and a phase of scientific maturity, characterized by the theoretical formalization of the results and strong interaction with other well stablished scientific fields === Mestrado === Automação === Mestre em Engenharia Elétrica