Redes neurais construtivas para a classificação de padrões.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2004
Autor(a) principal: Palma Neto, Luiz Garcia
Orientador(a): Nicoletti, Maria do Carmo lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Palavras-chave em Português:
Perceptrons
Redes neurais (computação)
Sistemas de reconhecimento de padrões
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/311
Resumo: Constructive neural learning is a neural learning model that does not assume a fixed topology before training begins. The main characteristic of this learning model is the dynamic construction of the network hidden layers which occurs simultaneously with training. This research work investigates six constructive neural algorithms namely, tower, pyramid, tiling, upstart, Distal and cascade-correlation, evaluating each of them with relation to advantages and disadvantages, ease of training, size and topology of the network, restrictions and performance. The work presents a computational system (CONEB) which implements each algorithm. Results obtained by using the different algorithms in several knowledge domains are presented and analysed.
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