Título: A Melhoria No Desempenho De MLP Com O Uso De Novos Vetores Alvo
Autores: Manzan, José Ricardo Gonçalves; Nomura, Shigueo; Yamanaka, Keiji
Resumo: O presente trabalho realiza uma análise experimental por meio da utilização de vetores bipolares ortogonais como vetores alvo das Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo multilayer perceptron (MLP). O emprego de tais vetores é feito tanto na fase de treinamento quanto na fase de aplicação. A análise experimental consiste na utilização de dados de dígitos manuscritos que se encontram armazenados na UCI Machine Learning Repository de acesso livre e internacional. O treinamento foi realizado com o intuito de obter as melhores taxas de reconhecimento, possibilitando dessa forma a comparação de resultados dos vetores convencionais com os vetores ortogonais sugeridos como uma nova abordagem de treinamento. Os resultados experimentais têm mostrado que o desempenho da MLP melhora significativamente quando são usados os vetores bipolares ortogonais.
Palavras-chave: Reconhecimento de padrões; redes neurais multicamadas; vetores alvo; vetores bipolares ortogonais
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-23.4
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