Título: Classificadores Neurais Usando Backpropagation Com Atenção seletiva
Autores: Bossan, Marcelo C.; Calôba, Luiz P.; Nadal, Jurandir
Resumo: Uma das aplicações mais freqüentes das redes neurais é a classificação de padrões. Para tal, geralmente utiliza-se a estrutura feedforward com treinamento backpropagation, minimizando o erro médio quadrático (EMS) das saídas da rede. Este critério, razoável para a aproximação de funções possui características que dificultam a obtenção da menor taxa possível de erros de classificação. A modificação no algoritmo backpropagation apresentada neste trabalho permite um melhor desempenho da rede neural em casos onde o espaço de padrões possui regiões pouco populosas juntamente com clusters com grande concentração de padrões, dirigindo a atenção do treinamento prioritamente para os padrões ainda não aprendidos.
Palavras-chave:
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBRN1994-013
Artigo em PDF: CBRN1994-paper13.pdf
Arquivo BibTex: CBRN1994-paper13.bib