Perceptron Multicamadas com Backpropagation para Análise de Crédito

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Figueiredo, Raphael Silva de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística
Brasil
UERJ
Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Neural network
Multilayer perceptron
Rede neuronal
Perceptron multicamadas
Backpropagation
Redes neurais
Inteligência artificial
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/20780
Resumo: O uso de ferramentas que utilizam inteligência artificial já está bastante presente em nossas vidas. Técnicas como a rede neuronal artificial e outras formas de aprendizado de máquina vêm crescendo ano após ano, nos ajudando em diversas áreas do conhecimento, como na medicina, astronomia, economia, engenharia, entre outras. Neste trabalho estudaremos a rede neuronal do tipo perceptron, tendo como foco o perceptron multicamadas com o algoritmo de backpropagation, mostrando passo a passo como ela foi desenvolvida, sua implementação em linguagem C e aplicando-a a um problema prático realizando a classificação de devedores do BNDES (Banco Nacional do Desenvolvimento Econômico e Social).
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