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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: COMBINACIÓN DE REDES NEURALES MLP EN PROBLEMAS DE CLASIFICACIÓN Autor: RAFAEL DE OLIVAES VALLE DOS SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO -
RAUL QUEIROZ FEITOSA -
Nº do Conteudo: 1890
Catalogação: 28/08/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=1890@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1890@2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1890@4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1890
Resumo:
Formato DC | MARC |
Título: COMBINACIÓN DE REDES NEURALES MLP EN PROBLEMAS DE CLASIFICACIÓN Autor: RAFAEL DE OLIVAES VALLE DOS SANTOS
RAUL QUEIROZ FEITOSA -
Nº do Conteudo: 1890
Catalogação: 28/08/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=1890@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1890@2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1890@4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1890
Resumo:
Esta disertación investigó la creación de comités de
clasificadores basados en Redes Neurales Multilayer
Perceptron (Redes MLP, abreviadamente). Esto fue ejecutado
en dos pasos: primeiro, aplicando procedimentos para la
creación de redes complementares, esto es, redes que
individualmente son eficaces pero que cometen erros
diferentes; segundo, probando sobre esas redes, algunos de
los principales métodos de combinación disponibles. Dentro
de los procedimentos para la creación de redes
complementares, se eligieron los basados en alteración del
conjunto de entrenamiento. Los métodos Bootstrap y Arc-x4
fueron seleccionados para utilizarlos em el estudio de
casos, conjuntamente con el método RDP (Replicación
Dirigida de Padrones). Con respecto a los métodos de
combinación disponibles, se le dió particular atención al
método de combinación por integrales nebulosas. Además de
este método, se implementaron: combinación por media,
votación por pluralidad y Borda cont. Las aplicaciones
seleccionadas para pruebas consideran dos vertientes
importantes en la área de visión computacional -
Clasificación de Coberturas de Suelo por Imágenes de
Shastalite y Reconocimiento de Expresiones Faciales. Aunque
ambas pertencen a la misma área de conocimento, fueron
seleccionadas de modo con diferentes níveles de dificuldad
como tareas de clasificación - Mientras la primera contó
con un gran número de padrones disponibles, la segunda fue
comparativamente limitada em ese sentido. Como resultado
final, se comprobó la viabilidad de la utilización de
comités en problemas de clasificación, incluso con las
posibles variaciones de desempeño relacionadas con la
complejidad de esos problemas. El método de combinación
basado en integrales nebulosas se mostró particularmente
eficiente asociado al procedimiento RDP para formación de
las redes comisionadas, pero no siempre fue satisfactorio.
Considerado individualmente, el RDP tiene la limitación de
crear, como máximo, tantas redes como clases consideradas
en un problema; sin embargo, cuando el número de redes fue
considerado como base de comparación, el RDP se mostró más
eficaz, en la media de todos los métodos de combinación,
que los procedimentos Bootstrap y Arc-x4. Por otro lado,
tanto el Bootstrap como el Arc-x4 tiene la importante
ventaja de permitir la formación de un número cresciente de
miembros, lo que generalmente mejora el desempeño global en
relación al RDP.