Um Estudo Comparativo de Técnicas de Pruning para Redes Neurais Artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vega, Marco Antonio Alvarez
Data de Publicação: 1999
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06032018-161351/
Resumo: Redes Neurais Artificiais (RNAs) têm proporcionado uma solução eficiente para uma grande variedade de problemas práticos. Infelizmente, a seleção dos parâmetros ideais para o processo de aprendizado, bem como a escolha da topologia adequada, não são tarefas triviais Geralmente, o processo de escolha do número de parâmetros livres é informal, e as redes são treinadas com diferentes topologias e complexidades até que a de melhor desempenho seja encontrada. Este procedimento nem sempre produz redes de tamanho mínimo, o que em muitos casos inviabiliza a implementação. Nesta dissertação é apresentado um estudo comparativo de diversas técnicas de Pruning, as quais têm como objetivo minimizar a complexidade da rede, sem degradar sua capacidade de generalização. Um grande número de experimentos foi realizado, utilizando diversas técnicas previamente selecionadas. Uma análise dos resultados obtidos é também apresentada, indicando o comportamento das técnicas de Pruning em geral, e identificando as de melhor desempenho.
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