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Biblioteca(s): | Embrapa Instrumentação.
Data corrente: | 23/05/2005
Data da última atualização: | 23/05/2005
Autoria: | TEIXEIRA, R. de A.
Título: | Treinamento de redes neurais artificiais através de otimização multi-objetivo: uma nova abordagem para o equilíbrio entre a polarização e a variância.
Ano de publicação: | 2001
Fonte/Imprenta: | Belo Horizonte, 2001.
Páginas: | 168 p.
Descrição Física: | 1 CD-ROM
Idioma: | Português

Notas:

Tese ( Doutorado ) - Universidade Federal de Minas Gerais. 
Orientador: Antônio de Pádua Braga. 
Co-Orientadores : Ricardo H. C. Takahashi e Rodney R. Saldanha.

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.

Palavras-Chave: | decisor; otimização; Pareto-ótimas; polarização; quadrático; Redes Neurais Artificiais; RNAs; variância.
Thesagro: | Vetor.
Categoria do assunto: | --
Registro original: | Embrapa Instrumentação (CNPDIA)
Exemplares: | CNPDIA - (8852-1) - ADD - TS - -- -  - TEI - 2005.00004 - DIS