Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3194_1.pdf: 1782444 bytes, checksum: 1982844f90df3787391d8faa431cde16 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Em redes neurais artificiais (RNAs), as funções de ativação mais comumente usadas são a função sigmóide logística e a função tangente hiperbólica, dependendo das características dos dados. Entretanto, a escolha da função de ativação pode influenciar fortemente o desempenho e a complexidade da rede neural. Neste trabalho, com o objetivo de melhorar o desempenho dos modelos de redes neurais, propomos o uso de novas funções de ativação no processamento das unidades da rede neural. Aqui, as funções não-lineares implementadas são as inversas das funções de ligação usadas em modelos de regressão binomial, essas funções são: complemento log-log, probit, log-log e Aranda, sendo que esta última função apresenta um parâmetro livre e é baseada na família de transformações Aranda-Ordaz. Uma avaliação dos resultados do poder de predição com estas novas funções através de simulação Monte Carlo é apresentada. Além disso, foram realizados diversos experimentos com aproximação de funções contínuas e arbitrárias, com regressão e com previsão de séries temporais. Na utilização da função de ativação com parâmetro livre, duas metodologias foram usadas para a escolha do parâmetro livre, l . A primeira foi baseada em um procedimento semelhante ao de busca em linha (line search). A segunda foi usada uma metodologia para a otimização global dessa família de funções de ativação com parâmetro livre e dos pesos das conexões entre as unidades de processamento da rede neural. A ideia central é otimizar simultaneamente os pesos e a função de ativação usada em uma rede multilayer perceptron (MLP), através de uma abordagem que combina as vantagens de simulated annealing, de tabu search e de um algoritmo de aprendizagem local. As redes utilizadas para realizar esses experimentos foram treinadas através dos seguintes algoritmos de aprendizagem: backpropagation (BP), backpropagation com momentum (BPM), backpropagation baseado no gradiente conjugado com atualizações Fletcher-Reeves (CGF) e Levenberg-Marquardt (LM)

Objetivo. Uma coorte de crianças foi observada sob duas abordagens: coorte prospectiva e coorte retrospectiva (histórica) e o objetivo foi comparar as estimativas da função de riscos do modelo de Cox entre as duas abordagens e a mesma comparação com o modelo complemento log-log. Além disso, comparar as estimativas da função de riscos pelos modelos de Cox e complemento log-log para cada uma das abordagens, separadamente. Métodos. Quando se estuda o tempo de sobrevida da amamentação sem as covariáveis, foram obtidas as estimativas pela técnica atuarial e modelo complemento log-log da informação retrospectiva e a técnica de Kaplan-Meier para a informação prospectiva. Os modelos de Cox e complemento log-log foram utilizados para estimar a razão de riscos (HR) com covariáveis para as duas abordagens. Resultados. Sem as covariáveis, a comparação entre as duas abordagens mostrou que as estimativas de S(t) pela informação retrospectiva estão um pouco defasadas em relação à medida prospectiva. Com as covariáveis, os resultados dos modelos de Cox e complemento log-log são semelhantes tanto para os dados prospectivos quanto para os retrospectivos. Foram semelhantes, também, os resultados de um mesmo modelo para cada uma das fontes de informação. Conclusões. Em geral, as estimativas foram bastante próximas em quaisquer das comparações. Somente a variável hábito de fumar da mãe durante a gravidez permaneceu nos modelos finais para todas as técnicas utilizadas, com estimativas próximas, reforçando semelhança entre as várias abordagens. / Objective. A cohort of children was observed under two approaches: prospective cohort and retrospective (historical) cohort and the objective was to compare the estimates of the hazard ratio from Cox model between the two approaches and do the same comparison using the complementary log-log model. Moreover, to compare the estimates of the hazard ratio from the two models to each one of the approaches, separately. Methods. When the survival time for breastfeeding is studied without the covariates, the comparison between the results of actuarial technique and the complementary log-log model has been made for the recorded information. The Kaplan-Meier technique has been used with the daily notebook measures. The Cox and complementary log-log models can estimate the risk rate of covariates categories to both approaches. Results. Without the covariates, the comparison between the two information resources showed that retrospective measures give lower estimates than that from the prospective measures. With covariates, the estimates are not so different and led to the same results. Conclusions. The estimates of each one of the comparisons were too close. Just the variable mothers smoking during the pregnancy stayed in the final models for every techniques used, with close estimates, reinforcing likeness between the several approaches.

Objetivo. Uma coorte de crianças foi observada sob duas abordagens: coorte prospectiva e coorte retrospectiva (histórica) e o objetivo foi comparar as estimativas da função de riscos do modelo de Cox entre as duas abordagens e a mesma comparação com o modelo complemento log-log. Além disso, comparar as estimativas da função de riscos pelos modelos de Cox e complemento log-log para cada uma das abordagens, separadamente. Métodos. Quando se estuda o tempo de sobrevida da amamentação sem as covariáveis, foram obtidas as estimativas pela técnica atuarial e modelo complemento log-log da informação retrospectiva e a técnica de Kaplan-Meier para a informação prospectiva. Os modelos de Cox e complemento log-log foram utilizados para estimar a razão de riscos (HR) com covariáveis para as duas abordagens. Resultados. Sem as covariáveis, a comparação entre as duas abordagens mostrou que as estimativas de S(t) pela informação retrospectiva estão um pouco defasadas em relação à medida prospectiva. Com as covariáveis, os resultados dos modelos de Cox e complemento log-log são semelhantes tanto para os dados prospectivos quanto para os retrospectivos. Foram semelhantes, também, os resultados de um mesmo modelo para cada uma das fontes de informação. Conclusões. Em geral, as estimativas foram bastante próximas em quaisquer das comparações. Somente a variável hábito de fumar da mãe durante a gravidez permaneceu nos modelos finais para todas as técnicas utilizadas, com estimativas próximas, reforçando semelhança entre as várias abordagens. / Objective. A cohort of children was observed under two approaches: prospective cohort and retrospective (historical) cohort and the objective was to compare the estimates of the hazard ratio from Cox model between the two approaches and do the same comparison using the complementary log-log model. Moreover, to compare the estimates of the hazard ratio from the two models to each one of the approaches, separately. Methods. When the survival time for breastfeeding is studied without the covariates, the comparison between the results of actuarial technique and the complementary log-log model has been made for the recorded information. The Kaplan-Meier technique has been used with the daily notebook measures. The Cox and complementary log-log models can estimate the risk rate of covariates categories to both approaches. Results. Without the covariates, the comparison between the two information resources showed that retrospective measures give lower estimates than that from the prospective measures. With covariates, the estimates are not so different and led to the same results. Conclusions. The estimates of each one of the comparisons were too close. Just the variable mothers smoking during the pregnancy stayed in the final models for every techniques used, with close estimates, reinforcing likeness between the several approaches.