O uso do Teorema da Função Implícita no dimensionamento de redes neurais multi-camadas
| Ano de defesa: | 1996 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Uberlândia
Brasil Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
| 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: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28458 http://doi.org/10.14393/ufu.di.1996.18 |
Resumo: | This work presents a method for dimensioning artificial neural networks with a single hidden layer, considering the trainability conditions and the approximation accuracy. The functional approximation accuracy is highly dependent on the network structure. Therefore, to guarantee a reasonable approximation, a method is presented to determine the number of elements in the hidden layer, using the implicit function theorem. Some simulations illustrates the theoretical results obtained in this work. |