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Título: Treinamento de redes perceptron utilizando janela dinâmica
Autor(es): Fassarella, Marcelo Souza
Orientador: Salles, Evandro Ottoni Teatini
Coorientador: Schneebeli, Hans Jorg Andreas
Data do documento: 21-Dez-2009
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
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.
In this work we discuss neural networks and the bias-variance dilemma. We propose the Window method to be inserted into supervisioned neural training with noise data. The method has an intrinsic caracteristic of regularization, because it tries to eliminate noise while the network is beeing trained, reducing its in uence of the adjustment of network weights. We implement and analize the method in adaptive logic networks (ALN) and at multilayer perceptrons (MLP). Finally, we test the network in aplications as function aproximation, adaptive lters and time series prediction.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9587
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