PPGCC/CCET

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DIÊGO SANTIAGO DE MENESES CARVALHO
DATA: 28/05/2015
HORA: 10:00
LOCAL: Auditório do DEINF (Sala Multimídia) / CCET
TÍTULO: USO DO COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO LINEAR DE PEARSON NO APRENDIZADO VIA BACKPROPAGATION
PALAVRAS-CHAVES: Backpropagation, Correlação Linear, Redes Neurais Artificiais
PÁGINAS: 6
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: Este trabalho propõe uma variação para a taxa de aprendizado baseada no coeficiente de correlação de Pearson. A variação proposta é particular para cada peso, sendo determinada durante o treinamento do algoritmo backpropagation, melhorando seu tempo de convergência e sua acurácia. O algoritmo backpropagation é o mais popular para o treinamento de redes Perceptron de Múltiplas Camadas. Contudo, muitas vezes, o tempo requerido para completar o treinamento é extenso, assim pretende-se melhorar o aprendizado aplicando esta proposta.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1091306 - ALEXANDRE CESAR MUNIZ DE OLIVEIRA
Presidente - 2044484 - AREOLINO DE ALMEIDA NETO
Interno - 1564359 - LUCIANO REIS COUTINHO