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Tipo:	Dissertação de Mestrado
Título:	Análise e implementação de redes neurais generalizadas
Autor(es):	Guilherme Guimaraes Moreira
Primeiro Orientador:	Marcelo Azevedo Costa
Primeiro membro da banca :	Enrico Antonio Colosimo
Segundo membro da banca:	Sueli Aparecida Mingoti
Terceiro membro da banca:	Antonio de Padua Braga
Resumo:	Esta dissertação propõe o estudo e a análise de modelos de redes neurais generalizadas. Estes modelos agregam a estrutura de verossimilhança dos modelos lineares generalizados e a flexibilidade das redes neurais artificiais na modelagem de interações não-lineares e não-aditivas entre as variáveis preditoras e a variável resposta. O treinamento é realizado segundo o método interativo do gradiente descendente, que procura minimizar a função desvio do modelo. O critério de qualidade do modelo é obtido via validação cruzada. Os resultados preliminares mostram que as redes neurais generalizadas apresentam resultados de previsão de excelente qualidade quando comparadas com os modelos lineares generalizados, de regressão de Cox e com a rede neural normal.
Assunto:	Estatística Análise de sobrevivência (Biometria) Redes neurais (Computação) Modelos lineares (Estatística)
Idioma:	Português
Editor:	Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição:	UFMG
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7HZHKC
Data do documento:	19-Dez-2006
Aparece nas coleções:	Dissertações de Mestrado

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