Determinacao variacional de algoritmos de aprendizagem em redes neurais (1995)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, MAURO COPELLI LOPES DA - IF
- Unidade: IF
- Sigla do Departamento: FGE
- Assunto: MATÉRIA CONDENSADA
- Language: Português
- Abstract: O aprendizado supervisionado em redes neurais booleanas atraves da apresentacao unica de exemplos e estudado com duas arquiteturas distintas: o perceptron simples e o comite com estrutura de arvore. A velocidade do processo de aprendizagem e de forma variacional. Investigamos o aprendizado no perceptron na situacao em que os exemplos estao sujeitos a ruido. Tres condicoes de aprendizado sao estudadas. Em cada uma delas, o diferente acesso a informacao da rede aluno leva a algoritmos otimizados diferentes. Mostramos que este problema e equivalente ao do aprendizado local no comite com estrutura de arvore, ao qual os tres algoritmos sao aplicados. O melhor algoritmo nao-local e obtido para o comite com estrutura de arvore e k=3 unidades escondidas, levando a um erro de generalizacao assintotico 0.88'ALFA POT.-1' (onde 'ALFA' e o numero p de exemplos apresentados dividido pelo numero n de unidades de entrada da maquina). A selecao de perguntas e estudada no perceptron com ruido, resultando em uma queda exponencial do erro de generalizacao para o algoritmo otimo
- Imprenta:
- Data da defesa: 18.08.1995
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ABNT
SILVA, Mauro Copelli Lopes da. Determinacao variacional de algoritmos de aprendizagem em redes neurais. 1995. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 1995. . Acesso em: 17 out. 2024. -
APA
Silva, M. C. L. da. (1995). Determinacao variacional de algoritmos de aprendizagem em redes neurais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. -
NLM
Silva MCL da. Determinacao variacional de algoritmos de aprendizagem em redes neurais. 1995 ;[citado 2024 out. 17 ] -
Vancouver
Silva MCL da. Determinacao variacional de algoritmos de aprendizagem em redes neurais. 1995 ;[citado 2024 out. 17 ]
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