Metáforas biológicas combinadas para projeto de redes neurais artificiais
| Ano de defesa: | 2001 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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Florianópolis, SC
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Link de acesso: | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/81976 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós -Graduação em Computação. |
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Universidade Federal de Santa CatarinaCampos, Lídio Mauro Lima deRoisenberg, Mauro2012-10-19T09:55:27Z2012-10-19T09:55:27Z20012001181979http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/81976Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós -Graduação em Computação.A Computação Evolucionária (CE) tem sido utilizada na área de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para evolução de três grandes constituintes: pesos das conexões, arquiteturas e regras de aprendizado. A evolução de arquiteturas possibilita o projeto automático de Redes Neurais Artificiais (RNAs), permitindo adapta-las para diferentes tarefas sem a intervenção humana. O objetivo desta pesquisa é introduzir uma metodologia a mais plausível biologicamente, que permita gerar RNAs com boa capacidade de generalizção, pequeno erro e grande tolerância a ruídos. Para isso três metáfora biológicas foram usadas: Algoritmos Genéticos, Sistemas de Lindenmayer e RNAs. Testou-se quatro classes de problemas: XOR, paridade, problema das lâmpadas e botões e as linguagens de Tomita. O método é superior em relação aos outros, pois aumenta o paralelismo implícito do algoritmo genético e pelos aspectos de plausibilidade biológica. O sistema gera arquiteturas mínimas satisfatórias que resolvem determinadas tarefas, reduzindo os custos de projeto e aumentando o desempenho das redes neurais obtidas. Finalmente sugerem-se estratégias racionais que podem fornecer uma eficiência adicional ao algoritmo genético tradicional.108 f.| il.porFlorianópolis, SCInformaticaComputaçãoRedes neurais (Computação)Algoritmos genéticosL sistemasEvolução (Biologia)Metáforas biológicas combinadas para projeto de redes neurais artificiaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL181979.pdfapplication/pdf13958017https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/81976/1/181979.pdfb787bf0f1b3af293aec8bcef28e73189MD51123456789/819762014-09-25 18:47:30.102oai:repositorio.ufsc.br:123456789/81976Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732014-09-25T21:47:30Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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