Otimização funcional de algoritmos em redes neurais multicamadas (1997)
- Autores:
- Autor USP: VICENTE, RENATO - IF
- Unidade: IF
- Sigla do Departamento: FGE
- Assuntos: MECÂNICA ESTATÍSTICA; REDES NEURAIS
- Idioma: Português
- Resumo: Neste trabalho estendemos o esquema de otimização local de algoritmos online às arquiteturas de rede tipo comitê soft totalmente conectado. Neste esquema um argumento variacional é utilizado para construir analiticamente a função modulação que maximiza o decaimento por exemplo do erro de generalização médio. Estudamos situações realizáveis, não-realizáveis e sobre-realizáveis no cenário professor-estudante. Comparamos as performances dos algoritmos otimizados resultantes e do algoritmo backpropagation. Mostramos que a fase de platô nas curvas de aprendizagem é vastamente reduzida ou completamente eliminada. Discutimos os mecanismos microscópicos envolvidos no aprendizado otimizado e sugerimos direções para futuros trabalhos
- Imprenta:
- Data da defesa: 15.08.1997
-
ABNT
VICENTE, Renato. Otimização funcional de algoritmos em redes neurais multicamadas. 1997. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 1997. . Acesso em: 16 abr. 2024. -
APA
Vicente, R. (1997). Otimização funcional de algoritmos em redes neurais multicamadas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. -
NLM
Vicente R. Otimização funcional de algoritmos em redes neurais multicamadas. 1997 ;[citado 2024 abr. 16 ] -
Vancouver
Vicente R. Otimização funcional de algoritmos em redes neurais multicamadas. 1997 ;[citado 2024 abr. 16 ] - Gradient boosting and Shapley additive explanations for fraud detection in electricity distribution grids
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