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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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Marc: |
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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.
650 $aVetor
653 $adecisor
653 $aotimização
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653 $apolarização
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
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| Registros recuperados : 7 | |
| 4. |  | BORGES, A. M.; MORETTI, J. O. C.; MCMANUS, C.; MARIANTE, A. da S.; GARCIA, J. A. S.; DIAS, L. T.; TEIXEIRA, R. de A. Diferentes períodos de exposição à alta temperatura da água na produção de populações monossexo macho de tilápia-do-nilo da linhagem Chitralada. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 42., 2005, Goiânia, GO. A produção animal e o foco no agronegócio. Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2005. Paginação irregular.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 5. | | BORGES, A. M.; MORETTI, J. O. C.; MCMANUS, C.; MARIANTE, A. da S.; GARCIA, J. A. S.; DIAS, L. T.; TEIXEIRA, R. de A. Efeito da alta temperatura da água na produção de populações monossexo macho de tilápia-do-nilo da linhagem Chitralada. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 42., 2005, Goiânia, GO. A produção animal e o foco no agronegócio. Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2005. Paginação irregular.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 6. | | SILVA, G. F. da; SHIOTSUKI, L.; TEIXEIRA, R. de A.; DIAS, L. T.; VILLELA, L. C. V.; FREITAS, L. E. L. de; KIRSCHNIK, L. N. G.; VARELA, E. S. Programas de melhoramento genético na piscicultura. Palmas: Embrapa Pesca e Aquicultura, 2018. 59 p. (Embrapa Pesca e Aquicultura. Documentos, 37).| Biblioteca(s): Embrapa Pesca e Aquicultura. |
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| 7. | | PADILHA, S. F.; EVANGELISTA, A. F.; DUITAMA CARREÑO, L. O.; FREITAS, M. S.; LOPES, J. S.; IBELLI, A. M. G.; PEIXOTO, J. de O.; MORES, M. A. Z.; CANTAO, M. E.; LEDUR, M. C.; TEIXEIRA, R. DE A.; DIAS, L. T. Genetic parameters for mesenteric torsion in a pig maternal line. Livestock Science, v. 284, 2024, 105474. 7 p.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Suínos e Aves. |
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