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Treinamento de Redes Perceptron Usando Janelas Dinâmicas

FASSARELA, M. S. 21 December 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2018-08-02T00:00:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2871_DissertacaoMestradoMarceloSouzaFassarella.pdf: 4412674 bytes, checksum: b98757b8830dc327c5ca5578387c8eaa (MD5) Previous issue date: 2009-12-21 / 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.

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