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A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ALGORITMO EVOLUTIVO COM INSPIRAÇÃO QUÂNTICA, REPRESENTAÇÃO MISTA E DECAIMENTO DE PESOS APLICADO A NEUROEVOLUÇÃO Autor: ANTONIO CESAR DE OLIVEIRA PITTA BOTELHO
Instituição: -
Colaborador(es):
-
Nº do Conteudo: 23603
Catalogação: 28/10/2014 Liberação: 28/10/2014 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: ARTIGO
Natureza: PUBLICAÇÃO
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23603@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23603@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.IRR.23603
Resumo:
Título: ALGORITMO EVOLUTIVO COM INSPIRAÇÃO QUÂNTICA, REPRESENTAÇÃO MISTA E DECAIMENTO DE PESOS APLICADO A NEUROEVOLUÇÃO Autor: ANTONIO CESAR DE OLIVEIRA PITTA BOTELHO
Nº do Conteudo: 23603
Catalogação: 28/10/2014 Liberação: 28/10/2014 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: ARTIGO
Natureza: PUBLICAÇÃO
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23603@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23603@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.IRR.23603
Resumo:
Algoritmos evolutivos com inspiração quântica representam um dos mais
recentes avanços na área de computação evolucionária. Eles têm sido utilizados para se
evoluir redes neurais artificiais em contrapartida aos métodos tradicionais de
treinamento baseados no gradiente decrescente e retropropagação do erro. O algoritmo
utilizado neste trabalho foi o NeuroEvolutivo com Inspiração Quântica e representação
mista Binária e Real (NEIQ-BR) desenvolvido para modelagem de redes neurais do tipo
perceptron de múltiplas camadas e utilizado em problemas de classificação de padrões.
A técnica de regularização de complexidade denominada decaimento de pesos tem
como objetivo fazer com que os pesos excessivos, ou seja, aqueles que têm pequena ou
nenhuma influência sobre a rede, assumam valores próximos de zero, reduzindo com
isto a complexidade da rede e melhorando sua capacidade de generalização.
Este trabalho introduz a técnica de regularização de complexidade de decaimento de
pesos no algoritmo neuroevolutivo em referência e avalia o desempenho do algoritmo
em três casos benchmark de classificação de padrões. Os resultados serão comparados
aos obtidos com o algoritmo original.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |