Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1999 |
| Autor(a) principal: |
Paulo Akira Saito Júnior |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2655
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Resumo: |
O treinamento de redes neurais artificiais, que pode ser visto como um problema de otimização, apresenta algumas dificuldades. Os algoritmos existentes para o treinamento de redes não são totalmente eficientes. Alguns apresentam falha de generalização ou baixa velocidade de convergência. Este trabalho propõe uma nova ferramenta para o treinamento de redes neurais artificiais do tipo feedforward chamada Time Assíncrono. O time assíncrono é uma estrutura que utiliza vários algoritmos com características diferentes. Os diferentes algoritmos trabalhando de modo paralelo, através do time assíncrono, aumentam a chance do treinamento obtido ser eficiente. É apresentada uma aplicação numérica do time assíncrono para o treinamento de uma rede neural artificial para reconhecimento de caracteres. Os resultados obtidos nesta análise prática mostra que o time assíncrono melhora o treinamento da rede. O erro quadrático médio obtido com o treinamento usando o time assíncrono é melhor do que os erros obtidos pelos algoritmos trabalhando sozinhos. Todo o trabalho foi realizado utilizando a rede de computadores do laboratório AT&T do tipo IBM-PC. Os algoritmos utilizados foram feitos em ambiente Matlab. |
