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Generalização e robustez: aprendizagem em redes neurais na presença de ruído (1997)

  • Authors:
  • Autor USP: SIMONETTI, ROBERTA - IF
  • Unidade: IF
  • Sigla do Departamento: FGE
  • Assunto: MECÂNICA ESTATÍSTICA
  • Language: Português
  • Abstract: Neste trabalho investigamos o aprendizado supervisionado on-line, com ênfase nas habilidades de generalização, de redes neurais feedforward. O estudo de algoritmos de aprendizagem ótimos, no sentido da generalização, é estentido para duas diferentes classes de arquiteturas: a máquina paridade com estrutura de árvore e K unidades escondidas, e o perceptron reversed wedge, uma máquina de uma camada com função de transferência não monotônica. O papel do ruído é de fundamental importância na teoria de aprendizagem. Neste trabalho estudamos os processos com ruído que podem ser parametrizados por uma única quantidade, o nível de ruído. No caso da máquina paridade analisamos o aprendizado na presença de ruído multiplicativo (na saída). O algoritmo de mínima ação (LAA), como podemos ver, por exemplo, através do comportamento do erro de generalização que decai, após a apresentação de p exemplos, com '1/p POT.1/3' como no caso do LAA. Além deste fato, observa-se que não existe um nível de ruído crítico a partir d
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 09.05.1997

  • How to cite
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    • ABNT

      SIMONETTI, Roberta; CATICHA, Nestor. Generalização e robustez: aprendizagem em redes neurais na presença de ruído. 1997.Universidade de São Paulo, São Paulo, 1997.
    • APA

      Simonetti, R., & Caticha, N. (1997). Generalização e robustez: aprendizagem em redes neurais na presença de ruído. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Simonetti R, Caticha N. Generalização e robustez: aprendizagem em redes neurais na presença de ruído. 1997 ;
    • Vancouver

      Simonetti R, Caticha N. Generalização e robustez: aprendizagem em redes neurais na presença de ruído. 1997 ;

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