Modelos parametricos e não-parametricos de redes neurais artificiais e aplicações

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Von Zuben, Fernando José, 1968-
Data de Publicação: 1996
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583356
Resumo: Orientador: Marcio Luiz de Andrade Netto
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spelling Modelos parametricos e não-parametricos de redes neurais artificiais e aplicaçõesRedes neurais (Computação)Teoria da aproximaçãoOtimização matemáticaModelos matemáticosOrientador: Marcio Luiz de Andrade NettoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia EletricaResumo: Esta tese apresenta métodos de análise e síntese de modelos paramétricos e nãoparamétricos de redes neurais artificiais, utilizando resultados derivados da teoria de aproximação de funções e análise numérica. A flexibilidade destas estruturas conexionistas não-lineares é explorada com base em técnicas de regularização e métodos de otimização nãolinear irrestrita. A rede neural não-paramétrica resultante realiza mapeamentos não-lineares estáticos via métodos construtivos caracterizados por redução de dimensionalidade e propriedades de aproximação bem-definidas. Estruturas genéricas de processamento dinâmico não-linear podem ser obtidas via redes neurais multicamadas recorrentes, que são modelos paramétricos tendo redes neurais multicamadas não-recorrentes como caso particular. É investigado um conjunto de problemas não-lineares, cujas soluções são formuladas de modo a permitir a aplicação direta dos modelos de redes neurais desenvolvidosAbstract: This thesis presents methods of analysis and synthesis of parametric and nonparametric artificial neural network models, using results from approximation theory and numerical analysis. The flexibility of these nonlinear connectionist structures is explored based on regularization techniques and nonlinear unconstrained optimization methods. The resulting nonparametric neural network performs arbitrary nonlinear and static mappings via constructive methods characterized by dimensionality reduction and well-defined approximation properties. Generic nonlinear dynarnicprocessing structures can be obtained via recurrent multilayer neural networks, parametric models having nonrecurrent multilayer neural networks as a particular case. A set of nonlinear problems is investigated, and solutions are formulated so that the developed neural network models can be directly employed.DoutoradoEngenharia de ComputaçãoDoutor em Engenharia Elétrica[s.n.]Andrade Netto, Marcio Luiz de, 1947-2019Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASVon Zuben, Fernando José, 1968-1996info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf244p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583356VON ZUBEN, Fernando José. Modelos parametricos e não-parametricos de redes neurais artificiais e aplicações. 1996. 244p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583356. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/103765porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T02:25:38Zoai::103765Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T02:25:38Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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