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Treinamento de Redes Perceptron Usando Janelas Dinâmicas

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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/9587
Date21 December 2009
CreatorsFASSARELA, M. S.
ContributorsSALLES, E. O. T., SALLES, J. L. F., KROHLING, R. A., SCHNEEBELI, H. J. A.
PublisherUniversidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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