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Previous issue date: 2003 / Nas Redes Neurais Sem Peso (RNSP), o padrão de conectividade dos nós desempenha um
papel fundamental, pois é diretamente responsável pela performance da rede, determinando o
custo computacional, a eficiência, a velocidade, a tolerância a falhas e ruídos e a capacidade de
generalização. Porém, apesar de sua importância, de um modo geral, o padrão de conectividade é
escolhido empiricamente, por meio de um método manual de tentativas e erros ou com a ajuda
de um especialista, o que nem sempre é viável.
Por outro lado, essa escolha do melhor padrão de conectividade pode ser visto como um
problema de otimização, no qual cada rede é um ponto no espaço de soluções possíveis.
Portanto, vários métodos de otimização, principalmente os métodos globais de otimização, têm
sido propostos para automatização da geração do padrão de conectividade. Esses métodos fazem
busca no espaço global, evitando cair em soluções de mínimos locais.
Nesse contexto, uma das principais contribuições desta dissertação é um estudo
experimental sobre o uso de métodos de otimização global, tais como Algoritmos Genéticos,
Simulated Annealing e Tabu Search, aplicados à escolha do padrão de conectividade das RNSPs.
Os resultados obtidos com esses métodos, junto com aqueles baseados na escolha empírica, são
avaliados no contexto de um problema de classificação de caracteres numéricos manuscritos, em
que testes de hipótese são aplicados.
Por exemplo, o uso de Tabu Search conseguiu diminuir em 17,27% o erro médio de
classificação obtido inicialmente com o método de escolha empírica. Em outro experimento, o
uso de algoritmos genéticos conseguiu diminuir em 89% o uso de memória alocada, com erros
médios de classificação menores que os obtidos inicialmente, pelo método baseado na escolha
empírica
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2497 |
| Date | January 2003 |
| Creators | Garcia, Luiz Alberto Crispiniano |
| Contributors | Souto, Marcilio Carlos Pereira de |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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