Modelo de aprendizado incremental baseado em uma rede neural com arquitetura adaptativa
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Tese |
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Salles, Evandro Ottoni TeatiniOliveira, Elias Silva deCiarelli, Patrick MarquesSouza, Alberto Ferreira deBadue, ClaudineFreitas, Fábio Daros deCôco, Klaus FabianMeira Júnior, Wagner2016-08-29T15:32:43Z2016-07-112016-08-29T15:32:43Z2012-12-12abstractEste trabalho apresenta uma abordagem baseada em Redes Neurais Artificiais para problemas de classificação multi-rotulada. Em particular, foi empregada uma versão modificada da Rede Neural Probabilística para tratar de tais problemas. Em experimentos realizados em várias bases de dados conhecidas na literatura, a Rede Neural Probabilística proposta apresentou um desempenho comparável, e algumas vezes até superior, a outros algoritmos especializados neste tipo de problema. Como o foco principal deste trabalho foi o estudo de estratégias para classificação automática de texto de atividades econômicas, foram realizados também experimentos utilizando uma base de dados de atividades econômicas. No entanto, diferente das bases de dados utilizadas anteriormente, esta base de dados apresenta um número extenso de categorias e poucas amostras de treino por categoria, o que aumenta o grau de dificuldade deste problema. Nos experimentos realizados foram utilizados a Rede Neural Probabilística proposta, o classificador k-Vizinhos mais Próximos Multi-rotulado, e um Algoritmo Genético para otimização dos parâmetros dos mesmos. Nas métricas utilizadas para avaliação de desempenho, a Rede Neural Probabilística mostrou resultados superiores e comparáveis aos resultados obtidos pelo k-Vizinhos mais Próximos Multi-rotulado, mostrando que a abordagem utilizada neste trabalho é promissora.Texthttp://repositorio.ufes.br/handle/10/4119porUniversidade Federal do Espírito SantoDoutorado em Engenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFESBRCentro TecnológicoAlgoritmos de expectativa de maximizaçãoAprendizado do computadorRedes neurais (Computação)Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos621.3Modelo de aprendizado incremental baseado em uma rede neural com arquitetura adaptativainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESORIGINALtese_2753_Patrick_tese.pdfapplication/pdf6162584http://repositorio.ufes.br/bitstreams/0f4a8330-94bd-443f-a77d-76a94f9bb1c6/downloada94d478a04680143f35c1eb308769c46MD5110/41192024-07-17 17:00:36.405oai:repositorio.ufes.br:10/4119http://repositorio.ufes.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestopendoar:21082024-10-15T17:59:56.812550Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false |
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