Otimização da Topologia de uma Perceptron de Múltiplas Camadas
Ajustando a Topologia de uma Rede Neural Artificial
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Inteligencia artificial está cada dia mais presente em nossa sociedade. E para isto, várias estratégias foram criadas. As Redes Neurais Artificiais foi uma delas e possui diversas arquiteturas e topologias. A Perceptron de Múltiplas, por exemplo, é uma rede neural que possui uma grande capacidade de generalização, ou seja, quando usada para classificação de padrões, ela é capaz de classificar corretamente amostras que nunca foram apresentadas a ela, apenas utilizando sua experiencia com classificações anteriores. Todavia, a capacidade de generalização da perceptron é proporcion...
Inteligencia artificial está cada dia mais presente em nossa sociedade. E para isto, várias estratégias foram criadas. As Redes Neurais Artificiais foi uma delas e possui diversas arquiteturas e topologias. A Perceptron de Múltiplas, por exemplo, é uma rede neural que possui uma grande capacidade de generalização, ou seja, quando usada para classificação de padrões, ela é capaz de classificar corretamente amostras que nunca foram apresentadas a ela, apenas utilizando sua experiencia com classificações anteriores. Todavia, a capacidade de generalização da perceptron é proporcional a qualidade de sua topologia, ou seja, uma boa generalização requer uma boa topologia. No entanto, encontrar a topologia ideal para uma perceptron não é algo simples. Este trabalho traz a analise de métricas utilizadas para encontrar a melhor topologia para um determinado problema.
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