Seleção De Modelos Neurais Utilizando Evolução Diferencial Através Do Controle De Erro E Norma Do Vetor De Pesos

Rocha, Honovan Paz; Castro, Cristiano Leite de; Braga, Antônio de Pádua

doi:10.21528/cbic2011-32.1

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“…Foram realizados testes para verificação da eficiência do método proposto, consistindo na comparação deste com dois outros métodos para treinamento multi-objetivo de RNAs: o MOBJ [8], pioneiro do treinamento multi-objetivo no domínio da complexidade aparente e o DEANN [17], desenvolvido para o treinamento multi-objetivo através da utilização do algoritmo evolução diferencial [16]. Estes métodos foram aplicados a problemas de regressão e classificação, onde medidas de estatística descritiva foram obtidas para avaliação do desempenho.…”

Section: Resultsunclassified

“…Nas simulações realizadas foram utilizados problemas de regressão tipicamente encontrados na literatura [11], [17] para este propósito. As funções que descrevem cada problema são:…”

Section: Resultsunclassified

“…Devido ao melhor desempenho, o DE será utilizado no restante do trabalho como método para treinamento da rede com a formulação proposta. Os parâmetros utilizados no DE são os mesmos descritos em [17].…”

Section: Validação Da Formulaçãounclassified

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Treinamento Multi-Objetivo de Redes Neurais Artificiais Baseado em Coordenadas Esféricas

Rocha¹,

Costa²,

Braga³

2016

Anais Do 11. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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Artificial neural networks have been successfully applied in solving problems such as function approximation and pattern classification. The search for a model that best represents the problem makes the generalization ability the main concern in the training of artificial neural networks. In this context, this paper proposes a new technique for multi-objective training of neural networks, where the formulation of the network is modified so that the optimization problem is represented in the spherical coordinate system.

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Section: Resultsunclassified

“…Nas simulações realizadas foram utilizados problemas de regressão tipicamente encontrados na literatura [11], [17] para este propósito. As funções que descrevem cada problema são:…”

Section: Resultsunclassified

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Treinamento Multi-Objetivo de Redes Neurais Artificiais Baseado em Coordenadas Esféricas

Rocha¹,

Costa²,

Braga³

2016

Anais Do 11. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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“…Outra comparação posta ao AOSC foi perante a métodos de otimização já encontrados na literatura. Comparou-se o valor de acurácia obtido com os algoritmos MOBJ [27], DEANN [28] e NSS [29]. Estes algoritmos utilizam o treinamento multiobjetivo de redes neurais artificiais baseado em coordenadas esféricas [29].…”

Section: Testes E Análise De Resultadosunclassified

Otimização do desempenho de um classificador por modificação no processo de seleção de características

Tavares¹,

Barbosa²

2015

Anais Do 12. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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Resumo-Este trabalho apresenta um algoritmo de otimização para o processo de reconhecimento de padrões atuando diretamente na etapa de seleção de características. O algoritmo proposto é baseado em computação evolucionária e conta com o método ReliefF para seleção de características aliado ao método Support Vector Machine (SVM) para classificação. As variáveis de busca para otimização são os K-Vizinhos Mais Próximos utilizado no ReliefF e o número de características selecionadas para o classificador, ou seja, a dimensão trabalhada pelo SVM. O algoritmo proposto produziu melhorias de performance no classificador SVM. Testes foram realizados em duas bases de dados e os resultados obtidos, comparados com o resultado de outros três algoritmos, comprovam o bom desempenho do algoritmo proposto.

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Seleção De Modelos Neurais Utilizando Evolução Diferencial Através Do Controle De Erro E Norma Do Vetor De Pesos

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Treinamento Multi-Objetivo de Redes Neurais Artificiais Baseado em Coordenadas Esféricas

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Otimização do desempenho de um classificador por modificação no processo de seleção de características

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