Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2011 |
Autor(a) principal: |
Pinto, Rafael Coimbra |
Orientador(a): |
Engel, Paulo Martins |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
eng |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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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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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/49063
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Resumo: |
Este trabalho introduz novos algoritmos de redes neurais para o processamento online de padrões espaço-temporais, estendendo o algoritmo Incremental Gaussian Mixture Network (IGMN). O algoritmo IGMN é uma rede neural online incremental que aprende a partir de uma única passada através de dados por meio de uma versão incremental do algoritmo Expectation-Maximization (EM) combinado com regressão localmente ponderada (Locally Weighted Regression, LWR). Quatro abordagens diferentes são usadas para dar capacidade de processamento temporal para o algoritmo IGMN: linhas de atraso (Time-Delay IGMN), uma camada de reservoir (Echo-State IGMN), média móvel exponencial do vetor de entrada reconstruído (Merge IGMN) e auto-referência (Recursive IGMN). Isso resulta em algoritmos que são online, incrementais, agressivos e têm capacidades temporais e, portanto, são adequados para tarefas com memória ou estados internos desconhecidos, caracterizados por fluxo contínuo ininterrupto de dados, e que exigem operação perpétua provendo previsões sem etapas separadas para aprendizado e execução. Os algoritmos propostos são comparados a outras redes neurais espaço-temporais em 8 tarefas de previsão de séries temporais. Dois deles mostram desempenhos satisfatórios, em geral, superando as abordagens existentes. Uma melhoria geral para o algoritmo IGMN também é descrita, eliminando um dos parâmetros ajustáveis manualmente e provendo melhores resultados. |