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

• Processo: 95/03156-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 1995
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 1996
• Área de 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)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos De Aprendizado | On-Line | Otimizacao | Redes Neurais

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)