Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work proposes an advanced analysis for MLP performance improvement by adopting new
target vectors. Firstly, a mathematical study is done to evaluate the influence of VBOs used
as target vectors on MLP training. The VBOs provide the largest possible Euclidean distance
between them to improve the training and generalization capability of MLPs. The largest
distance inducement between points from output space leads to direct correspondence on
pattern classification improvement. The various types of target vectors such as VBNs, VBCs
and VNOs are adopted for training of MLP models and their performances are compared with
the model trained by using VBOs. The mathematical evidences of performance improvement
were found on weight updating refinement from backpropagation error stage of the algorithm.
This particular refinement for training with VBOs is useful to preserve the features of each
pattern due to noise interference reduction during the training process from a pattern to another.
Following the mathematical study, more advanced experimental analysis using VBOs with two
databases for pattern recognition is performed. The first database is related to the handwritten
digits for comparing the performances of MLPs trained by adopting VBCs and VNOs with
the performance of MLP trained by adopting VBOs. The results showed higher classification
rates for the MLP trained with VBOs. The second database is constituted by human iris images
in order to perform the comparison of MLP performances using conventional target vectors
and new target ones represented by VBOs. Besides the high performance of MLPs trained
with VBOs on recognition rates, it was concluded that the use of new target vectors provides
high recognition rates with low tolerance for epoch trainings leading to the consequent low
computational load for pattern processing. / O presente trabalho propõe a análise avançada para a melhoria de desempenho de MLP através
do uso de novos vetores-alvo. Primeiramente, por meio de um estudo matemático, avalia-se a
influência dos VBOs sobre o treinamento das MLPs quando são utilizados como vetores-alvo.
Os VBOs possuem a maior distância euclidiana possível entre si, o que leva a supor que
melhora o treinamento e a capacidade de generalização da rede em teste. A hipótese é a de
que a provocação de uma maior distância entre os pontos de saída da rede pode ter relação
direta com a melhoria na classificação dos padrões. Os diferentes tipos de vetores-alvo tais
como VBNs, VBCs e VNOs são utilizados para o treinamento de MLPs e os seus desempenhos
são comparados com a rede treinada adotando-se os VBOs. As evidências matemáticas da
melhoria de desempenho foram encontradas no refinamento da atualização dos pesos, etapa
denominada no algoritmo como retro propagação do erro. Esse refinamento característico
do treinamento com VBOs age no sentido de preservar as características de cada padrão,
reduzindo o ruído de interferência do treinamento de um padrão para outro. Seguindo-se ao
estudo matemático, realiza-se uma análise experimental mais avançada da utilização dos VBOs
por meio de duas bases de dados para reconhecimento de padrões. A primeira base de dados
é a de dígitos manuscritos para comparar os desempenhos de MLPs treinadas com VBCs e
VNOs com aquelas treinadas com VBOs. Os resultados mostraram taxas de classificação
superiores para a MLP treinada com VBOs. A segunda base de dados é formada por imagens
de íris humana com o propósito de realizar a comparação dos desempenhos de MLPs treinadas
com vetores-alvo convencionais e novos vetores-alvo representados pelos VBOs. Além da alta
performance nas taxas de reconhecimento das MLPs treinadas com VBOs, observou-se que
com o uso desses novos vetores-alvo, é possível obter elevadas taxas de reconhecimento com
pouco rigor nas épocas de treinamento, reduzindo-se consequentemente a carga computacional
de processamento dos padrões. / Mestre em Ciências
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_UFU:oai:repositorio.ufu.br:123456789/14498 |
| Date | 27 September 2012 |
| Creators | Manzan, José Ricardo Gonçalves |
| Contributors | Nomura, Shigueo, Yamanaka, Keiji, Pinto, Edmilson Rodrigues, Camilo Júnior, Celso Gonçalves |
| Publisher | Universidade Federal de Uberlândia, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFU, BR, Engenharias |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFU, instname:Universidade Federal de Uberlândia, instacron:UFU |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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