Redes Neurais Artificiais com Funções de Ativação Complemento LOG-LOG e PROBIT para Aproximar Funções na Presença de Observações Extremas

Título: Redes Neurais Artificiais com Funções de Ativação Complemento LOG-LOG e PROBIT para Aproximar Funções na Presença de Observações Extremas

Autores: Gomes, Gecynalda Soares da S.; Ludermir, Teresa B.

Resumo: Em redes neurais artificiais as funções de ativação mais utilizadas na prática são a função sigmóide logística e a função tangente hiperbólica, dependendo das características dos dados. Entretanto, a escolha da função de ativação pode influenciar fortemente o desempenho e a complexidade da rede neural. Por isso, propomos o uso de duas funções simples, complemento log-log e probit, como funções de ativação com o objetivo de melhorar o desempenho e a complexidade da rede neural mesmo na presença de observações extremas (outliers).

Palavras-chave: Redes Neurais; Funções de Ativação; Complemento log-log; Probit; Observações Extremas

Páginas: 12

Código DOI: 10.21528/lmln-vol6-no2-art4

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