Título: Redes Neurais Polinomiais Construtivas Baseadas em Inversão de Matrizes e Evolução Diferencial
Autores: Tablada, Lorena G. N.; Valença, Mêuser J. S.
Resumo: Um dos maiores problemas no que concerne às Redes Neurais Artificiais (RNAs) está relacionado à definição de sua arquitetura. Para atenuar esse problema, as Redes Neurais Polinomiais Construtivas (RNPCs) podem ser utilizadas. Entretanto, o emprego desta última acarreta em um aumento do custo computacional e no acréscimo de outros parâmetros, tais como o número de entradas em cada neurônio e o tipo de polinômio. A primeira desvantagem da utilização das RNPCs pode ter sua força reduzida por uma técnica de Inversão de Matrizes, enquanto que a segunda, por Evolução Diferencial, um tipo de Algoritmo Evolucionário. Neste trabalho, foi proposta uma combinação de técnicas para encontrar a melhor RNPC aplicada à tarefa de previsão de séries temporais. O método desenvolvido combina evolução diferencial, inversão de matrizes e RNPCs e busca simultaneamente pelos melhores valores dos parâmetros, da arquitetura e dos pesos da rede. Finalmente, foi possível observar que os erros obtidos com o método proposto foram bastante semelhantes ao de técnicas convencionais, porém com as vantagens de a arquitetura ser estruturada sem a interferência do usuário e com custo computacional bastante baixo.
Palavras-chave: Redes Neurais Polinomiais Construtivas; Inversão de Matrizes; Evolução Diferencial; séries temporais
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-36.2
Artigo em pdf: st_36.2.pdf
Arquivo BibTex: st_36.2.bib