Banca de DEFESA: MÁRIO RENATO NUNES CRISPIM DA SILVA CHAVES LIMA
2015-05-18 11:34:20.105
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa. DISCENTE: MÁRIO RENATO NUNES CRISPIM DA SILVA CHAVES LIMA DATA: 26/05/2015 HORA: 09:00 LOCAL: Auditório do DEINF (Sala Multimídia) / CCET TÍTULO: APRIMORAMENTO DO ALGORITMO BACKPROPAGATION VIA COLABORAÇÃO ENTRE NEURÔNIOS PALAVRAS-CHAVES: redes neurais artificiais, múltiplas redes neurais artificiais, backpropagation,
perceptron, detecção de queda. PÁGINAS: 70 GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra ÁREA: Ciência da Computação RESUMO: Redes Neurais Artificiais são sistemas bioinspirados capazes de mimetizar o
comportamento sináptico cerebral humano, permitindo que um computador possa ter a
capacidade de aprender através de um processo de treinamento. A utilização do algoritmo
backpropagation no processo de treinamento de uma rede do tipo Multi-Layer Perceptron
(MLP) apresenta alguma eficiência, porém percebe-se que não existe uma colaboração
sistemática entre os neurônios artificiais, de modo a permitir que um neurônio ajude no
aprendizado de outro. Assim, visando aprimorar o aprendizado e baseado no princípio da
autocoordenação das Múltiplas Redes Neurais Artificiais, este trabalho descreve uma
metodologia que promove a colaboração sistemática entre neurônios no treinamento de Redes
Neurais Artificiais do tipo MLP, a partir de uma modificação no algoritmo backpropagation.
Esta metodologia é comparada ao algoritmo backpropagation tradicional a partir de testes da
solução de detecção de quedas com o uso de Redes Neurais Artificiais.
MEMBROS DA BANCA: Interno - 1091306 - ALEXANDRE CESAR MUNIZ DE OLIVEIRA Presidente - 2044484 - AREOLINO DE ALMEIDA NETO Externo à Instituição - GUILHERME DE ALENCAR BARRETO - UFC