Metáforas biológicas combinadas para projeto de redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Campos, Lídio Mauro Lima de
Data de Publicação: 2001
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/81976
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós -Graduação em Computação.
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spelling Metáforas biológicas combinadas para projeto de redes neurais artificiaisInformaticaComputaçãoRedes neurais (Computação)Algoritmos genéticosL sistemasEvolução (Biologia)Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós -Graduação em Computação.A Computação Evolucionária (CE) tem sido utilizada na área de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para evolução de três grandes constituintes: pesos das conexões, arquiteturas e regras de aprendizado. A evolução de arquiteturas possibilita o projeto automático de Redes Neurais Artificiais (RNAs), permitindo adapta-las para diferentes tarefas sem a intervenção humana. O objetivo desta pesquisa é introduzir uma metodologia a mais plausível biologicamente, que permita gerar RNAs com boa capacidade de generalizção, pequeno erro e grande tolerância a ruídos. Para isso três metáfora biológicas foram usadas: Algoritmos Genéticos, Sistemas de Lindenmayer e RNAs. Testou-se quatro classes de problemas: XOR, paridade, problema das lâmpadas e botões e as linguagens de Tomita. O método é superior em relação aos outros, pois aumenta o paralelismo implícito do algoritmo genético e pelos aspectos de plausibilidade biológica. O sistema gera arquiteturas mínimas satisfatórias que resolvem determinadas tarefas, reduzindo os custos de projeto e aumentando o desempenho das redes neurais obtidas. Finalmente sugerem-se estratégias racionais que podem fornecer uma eficiência adicional ao algoritmo genético tradicional.Florianópolis, SCRoisenberg, MauroUniversidade Federal de Santa CatarinaCampos, Lídio Mauro Lima de2012-10-19T09:55:27Z2012-10-19T09:55:27Z20012001info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis108 f.| il.application/pdf181979http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/81976porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2014-09-25T21:47:30Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/81976Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732014-09-25T21:47:30Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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