Aprendizagem otima em perceptrons a partir de exemplos com ruido (1996)
- Authors:
- Autor USP: KINOUCHI FILHO, OSAME - IF
- Unidade: IF
- Sigla do Departamento: FGE
- Subjects: MECÂNICA ESTATÍSTICA; REDES NEURAIS
- Language: Português
- Abstract: Os limites de desempenho para a aprendizagem de regras em perceptrons a partir de exemplos com ruido sao determinados. Isto e feito atraves de uma abordagem variacional construtiva que permite encontrar a funcao custo otima a ser usada em cada situacao de aprendizagem. O problema de aprendizagem de regras lineares ou booleanas e estudado tanto no caso de apresentacao unica e sequencial dos exemplos (dinamica online) como no caso de apresentacao exaustiva e em paralelo dos exemplos (dinamica offline). Dois tipos de corrupcao nos exemplos sao considerados: ruido aditivo gaussiano e ruido multiplicativo binario. A analise da robustez do algoritmo otimo online quando a informacao sobre o nivel de ruido nao esta disponivel mostra a existencia de diferentes regimes de aprendizagem. Um conjunto de diagramas de fases para estes comportamentos de aprendizagem e apresentado. No caso da aprendizagem offline, a introducao da abordagem variacional no metodo de gardner-derrida permite o estudo das propriedades de equilibrio do perceptron otimo que satura o limite bayesiano para o erro de generalizacao. A distribuicao de estabilidades do estagio de aprendizagem e do nivel de ruido presente nos exemplos. Encontramos que, mesmo na presenca de ruido, a solucao com simetria de replicas e localmente estavel
- Imprenta:
- Data da defesa: 01.11.1996
-
ABNT
KINOUCHI, Osame. Aprendizagem otima em perceptrons a partir de exemplos com ruido. 1996. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 1996. . Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Kinouchi, O. (1996). Aprendizagem otima em perceptrons a partir de exemplos com ruido (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. -
NLM
Kinouchi O. Aprendizagem otima em perceptrons a partir de exemplos com ruido. 1996 ;[citado 2024 abr. 19 ] -
Vancouver
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