Estudo sobre redes neurais de aprendizado profundo com aplicações em classificação de imagens

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marques, Eduarda Almeida Leão
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/15147
Resumo: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2016.
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spelling Marques, Eduarda Almeida LeãoPianto, Donald MatthewMARQUES, Eduarda Almeida Leão. Estudo sobre redes neurais de aprendizado profundo com aplicações em classificação de imagens. 2016. ix, 51 f., il. Monografia (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.http://bdm.unb.br/handle/10483/15147Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2016.Em meio a tantos avanços tecnológicos, o estudo e a procura de desenvolvimento de técnicas de inteligência artificial tem ganhado um grande destaque na comunidade acadêmica e científica, entre elas estão as redes neurais. As redes neurais se incluem no universo de técnicas de aprendizado de máquina em que uma rede é treinada para identificar padrões e, assim como o cérebro, após o aprendizado, tornar o conteúdo adquirido disponível para uso. Uma aplicação de grande importância das redes neurais é o reconhecimento de imagem. Esse tipo de aplicação exige uma arquitetura conhecida como redes neurais de aprendizado profundo, ou deep learning, onde a ideia é adicionar mais camadas para ampliar sua capacidade de aprendizado e de generalização. Ou seja, aprender os padrões desejados em imagens durante o processo de treinamento e ser capaz de generalizar esse conhecimento para observações que nunca foram vistas antes pela rede. Nos últimos anos, as redes neurais convolucionais têm ganhado grande importância em tarefas de classificação, devido a sua arquitetura, que fazem essas redes serem modelos seletivos e invariantes. Este estudo apresenta um exercício de avaliação comparativa entre diversas arquiteturas de redes neurais e redes neurais de aprendizado profundo em tarefas de classificação de imagens.Submitted by Aline Almeida (alinealmeida@bce.unb.br) on 2016-10-21T17:45:07Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2016_EduardaAlmeidaLeaoMarques.pdf: 1914887 bytes, checksum: 145560c90306e7e69e6e7b3665f4861b (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2016-11-08T11:53:24Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2016_EduardaAlmeidaLeaoMarques.pdf: 1914887 bytes, checksum: 145560c90306e7e69e6e7b3665f4861b (MD5)Made available in DSpace on 2016-11-08T11:53:24Z (GMT). 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In another words, to learn desired patterns in images during the training process and being capable to generalize observation knowledge that was never seen before by the net. The convolutional neural networks has attracted more attention in classification tasks over the last years because of your structure, that makes this nets to be selective and invariant models. This study outlines a comparison evaluation exercise between a variety of neural networks architectures and deep learning neural networks in classification images tasks.Redes neurais (Computação)Aprendizado do computadorEstudo sobre redes neurais de aprendizado profundo com aplicações em classificação de imagensinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2016-11-08T11:53:24Z2016-11-08T11:53:24Z2016info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2016_EduardaAlmeidaLeaoMarques.pdf2016_EduardaAlmeidaLeaoMarques.pdfapplication/pdf1914887http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/15147/1/2016_EduardaAlmeidaLeaoMarques.pdf145560c90306e7e69e6e7b3665f4861bMD51CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain49http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/15147/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_textapplication/octet-stream0http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/15147/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/octet-stream0http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/15147/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1758http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/15147/5/license.txt48fee5d355e169b5219b5efc5a9ad174MD5510483/151472021-06-28 11:00:30.296oai:bdm.unb.br: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 Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712021-06-28T14:00:30Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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