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Aprendizado de regra em redes neurais: efeitos de arquiteturas desconhecidas e ruído

Processo: 95/03156-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de setembro de 1995
Vigência (Término): 31 de agosto de 1996
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
Pesquisador responsável:Nestor Felipe Caticha Alfonso
Beneficiário:Mauro Copelli Lopes da Silva
Instituição-sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo, SP, Brasil
Assunto(s):Ruído   Algoritmos   Redes neurais (computação)

Resumo

O projeto prevê o estudo do aprendizado de regras em redes neurais "feedforward" em situações onde a arquitetura do professor não é totalmente conhecida. Pretende-se estudar como o desempenho de um algoritmo de aprendizagem pode ajudar a inferir a arquitetura do professor e o nível de ruído. A estratégia de aprendizado através de apresentação única de exemplos poderá também ser aplicada a redes com arquitetura conhecia que ainda não foram estudadas, como a máquina de comitê totalmente conectada e redes neurais com funções de transferência analógicas. (AU)

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