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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
23/05/2005 |
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Data da última atualização: |
23/05/2005 |
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Autoria: |
TEIXEIRA, R. de A. |
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Título: |
Treinamento de redes neurais artificiais através de otimização multi-objetivo: uma nova abordagem para o equilíbrio entre a polarização e a variância. |
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Ano de publicação: |
2001 |
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Fonte/Imprenta: |
Belo Horizonte, 2001. |
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Páginas: |
168 p. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Tese ( Doutorado ) - Universidade Federal de Minas Gerais.
Orientador: Antônio de Pádua Braga.
Co-Orientadores : Ricardo H. C. Takahashi e Rodney R. Saldanha. |
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Conteúdo: |
Neste trabalho é desenvolvido um novo método para treinamento de Redes Neurais Artifi
ciais (RNAs) do tipo Perceptron Multi-camadas (Multilayer Perceptron-MLP) utilizando-
se técnicas de otimização multi-objetivo para encontrar soluções com alta capacidade de
generalização.
Na abordagem proposta, além de ser utilizado o erro quadrático como função de custo,
utiliza-se também a função norma do vetor de pesos como um segundo objetivo. Estas
duas funções são minimizadas e como consequência deste processo, obtém-se um conjunto de soluções chamadas Pareto-ótimas.
Através de um decisor, estas soluções são avaliadas e apenas uma delas é escolhida
como solução final, a qual equilibra os efeitos da polarização e da variância resultando
em alta capacidade de generalização dada uma determinada realização do conjunto de
treinamento.
O método multi-objetivo proposto controla a flexibilidade do modelo independente-
mente da quantidade de pesos existente na rede, a partir de uma estrutura mínima. Além
disso, a utilização de parâmetros de treinamento apesar de ser necessária, influencia pouco a solução final, o que faz com que a escolha destes parâmetros seja uma tarefa simples.
Além do algoritmo multi-objetivo proposto e do algoritmo Backpropagation, métodos
conhecidos os quais também visam ao aumento da capacidade de generalização como 10-Fold Cross-Validation, Early Stopping, Optimal Brain Damage, Weight Decay e Support
Vector Machines são abordados. Uma análise qualitativa e quantitativa dos algoritmos
é feita, através da qual pode-se observar a superioridade do método proposto, sendo o
mesmo capaz de gerar soluções com alta capacidade de generalização de forma simples e eficiente. MenosNeste trabalho é desenvolvido um novo método para treinamento de Redes Neurais Artifi
ciais (RNAs) do tipo Perceptron Multi-camadas (Multilayer Perceptron-MLP) utilizando-
se técnicas de otimização multi-objetivo para encontrar soluções com alta capacidade de
generalização.
Na abordagem proposta, além de ser utilizado o erro quadrático como função de custo,
utiliza-se também a função norma do vetor de pesos como um segundo objetivo. Estas
duas funções são minimizadas e como consequência deste processo, obtém-se um conjunto de soluções chamadas Pareto-ótimas.
Através de um decisor, estas soluções são avaliadas e apenas uma delas é escolhida
como solução final, a qual equilibra os efeitos da polarização e da variância resultando
em alta capacidade de generalização dada uma determinada realização do conjunto de
treinamento.
O método multi-objetivo proposto controla a flexibilidade do modelo independente-
mente da quantidade de pesos existente na rede, a partir de uma estrutura mínima. Além
disso, a utilização de parâmetros de treinamento apesar de ser necessária, influencia pouco a solução final, o que faz com que a escolha destes parâmetros seja uma tarefa simples.
Além do algoritmo multi-objetivo proposto e do algoritmo Backpropagation, métodos
conhecidos os quais também visam ao aumento da capacidade de generalização como 10-Fold Cross-Validation, Early Stopping, Optimal Brain Damage, Weight Decay e Support
Vector Machines são abordados. Uma análise qualitativa e quantitativ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
decisor; otimização; Pareto-ótimas; polarização; quadrático; Redes Neurais Artificiais; RNAs; variância. |
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Thesagro: |
Vetor. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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500 $aTese ( Doutorado ) - Universidade Federal de Minas Gerais. Orientador: Antônio de Pádua Braga. Co-Orientadores : Ricardo H. C. Takahashi e Rodney R. Saldanha.
520 $aNeste trabalho é desenvolvido um novo método para treinamento de Redes Neurais Artifi ciais (RNAs) do tipo Perceptron Multi-camadas (Multilayer Perceptron-MLP) utilizando- se técnicas de otimização multi-objetivo para encontrar soluções com alta capacidade de generalização. Na abordagem proposta, além de ser utilizado o erro quadrático como função de custo, utiliza-se também a função norma do vetor de pesos como um segundo objetivo. Estas duas funções são minimizadas e como consequência deste processo, obtém-se um conjunto de soluções chamadas Pareto-ótimas. Através de um decisor, estas soluções são avaliadas e apenas uma delas é escolhida como solução final, a qual equilibra os efeitos da polarização e da variância resultando em alta capacidade de generalização dada uma determinada realização do conjunto de treinamento. O método multi-objetivo proposto controla a flexibilidade do modelo independente- mente da quantidade de pesos existente na rede, a partir de uma estrutura mínima. Além disso, a utilização de parâmetros de treinamento apesar de ser necessária, influencia pouco a solução final, o que faz com que a escolha destes parâmetros seja uma tarefa simples. Além do algoritmo multi-objetivo proposto e do algoritmo Backpropagation, métodos conhecidos os quais também visam ao aumento da capacidade de generalização como 10-Fold Cross-Validation, Early Stopping, Optimal Brain Damage, Weight Decay e Support Vector Machines são abordados. Uma análise qualitativa e quantitativa dos algoritmos é feita, através da qual pode-se observar a superioridade do método proposto, sendo o mesmo capaz de gerar soluções com alta capacidade de generalização de forma simples e eficiente.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
28/05/1999 |
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Data da última atualização: |
18/04/2012 |
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Autoria: |
MARTINS-DA-SILVA, R. C. V.; FERREIRA, G. C. |
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Afiliação: |
REGINA CELIA VIANA MARTINS DA SILVA, CPATU; BOLSISTA PIBIC/CNPQ. |
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Título: |
Levantamento de Meliaceae do Herbário IAN (Belém, PA). |
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Ano de publicação: |
1999 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO SILVICULTURA NA AMAZÔNIA ORIENTAL: contribuições do Projeto Embrapa/DFID, 1999, Belém, PA. Resumos expandidos. Belém, PA: EMBRAPA-CPATU: DFID, 1999. |
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Páginas: |
p. 57-63. |
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Série: |
(EMBRAPA-CPATU. Documentos, 123). |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Belém; Brasil; Herbário IAN; Information processing; Informatização; Pará. |
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Thesagro: |
Coleção de Planta; Meliaceae. |
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Thesaurus NAL: |
herbaria; plant collections. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/57950/1/Doc123-p57-63.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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