Kipu: Um Simulador para Redes Neurais Construtivas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ernesto Cuadros Vargas
Data de Publicação: 1998
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.55.2018.tde-14032018-163357
Resumo: Este trabalho descreve o projeto, desenvolvimento e aplicação de um simulador de Redes Neurais Construtivas para o Reconhecimento de Padrões. Este trabalho faz parte do projeto SAPRI (Sistema para Aquisição, Processamento e Reconhecimento de Imagens) que está sendo desenvolvido para a Marinha do Brasil. A definição da topologia de uma Rede Neural é um dos principais aspectos a serem considerados quando da sua utilização. A alternativa mais comum envolve a utilização de Redes Neurais com topologia fixa. O problema apresentado por essa técnica é que um grande número de arquiteturas precisam ser testadas antes de encontrar a melhor arquitetura. Os algoritmos construtivos tentam encontrar a melhor topologia para resolver um determinado problema sem a intervenção do usuário. Para verificar o correto funcionamento dos algoritmos construtivos implementados junto ao simulador, foram realizados diversos experimentos utilizando três conjuntos de dados. O primeiro conjunto é formado por Imagens de Navios capturadas de um radar pela Marinha do Brasil. O segundo conjunto utilizado é formado por vetores de características de Imagens de Navios obtidos da Marinha Americana. Finalmente, o terceiro conjunto de dados utilizado é formado por vetores de características de Silhuetas de Veículos.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis Kipu: Um Simulador para Redes Neurais Construtivas Not available 1998-08-26André Carlos Ponce de Leon Ferreira de CarvalhoAluizio Fausto Ribeiro AraujoThomas Walter RauberErnesto Cuadros VargasUniversidade de São PauloCiências da Computação e Matemática ComputacionalUSPBR Não disponível Not available Este trabalho descreve o projeto, desenvolvimento e aplicação de um simulador de Redes Neurais Construtivas para o Reconhecimento de Padrões. Este trabalho faz parte do projeto SAPRI (Sistema para Aquisição, Processamento e Reconhecimento de Imagens) que está sendo desenvolvido para a Marinha do Brasil. A definição da topologia de uma Rede Neural é um dos principais aspectos a serem considerados quando da sua utilização. A alternativa mais comum envolve a utilização de Redes Neurais com topologia fixa. O problema apresentado por essa técnica é que um grande número de arquiteturas precisam ser testadas antes de encontrar a melhor arquitetura. Os algoritmos construtivos tentam encontrar a melhor topologia para resolver um determinado problema sem a intervenção do usuário. Para verificar o correto funcionamento dos algoritmos construtivos implementados junto ao simulador, foram realizados diversos experimentos utilizando três conjuntos de dados. O primeiro conjunto é formado por Imagens de Navios capturadas de um radar pela Marinha do Brasil. O segundo conjunto utilizado é formado por vetores de características de Imagens de Navios obtidos da Marinha Americana. Finalmente, o terceiro conjunto de dados utilizado é formado por vetores de características de Silhuetas de Veículos. This work describes the design, development and analysis of a simulator of constructive neural networks to be used for pattern recognition. This work is part of the SAPRI (system for pstterns acquisition, processing and recognition) which is being developed for the Brazilian Navy. The definition of the network topology is one of the main aspects to be considered for its use. The most common approach is the use of fixed topology neural networks. The problem of falis approach is the high number of architectures to be tested before the best one is chosen. The constructive algorithms try to find the best topology to solve a given problem without the user intervension. In order to verify the correct performance of the constructive algorithms implemented by the simulator, a few experiments were cairied out using three different datasets. The first dataset is composed by radar images of ships collected by the Brazilian Navy. The second dataset is made of feature vectors of ships obtained from the American Navy. Finally, the third dataset used is formed by feature vectors of vehides silhouettes. https://doi.org/10.11606/D.55.2018.tde-14032018-163357info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T18:55:45Zoai:teses.usp.br:tde-14032018-163357Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-12-22T12:38:30.230317Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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