Informação estrutural dada por grafos de Gabriel aplicada à regularização de redes neurais RBF

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dc.creatorMatheus N. Salgado
dc.creatorLuiz Carlos B. Torres
dc.creatorFrederico Gualberto F. Coelho
dc.creatorA. P. Braga
dc.date.accessioned2025-04-14T16:23:35Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:34:33Z
dc.date.available2025-04-14T16:23:35Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20906/CBA2022/724
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/81552
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofXXII Congresso Brasileiro de Automática
dc.rightsAcesso Restrito
dc.subjectAprendizado do computador
dc.subjectTeoria dos grafos
dc.subject.otherAprendizado de máquina, RBF, Regularização, Grafo de Gabriel, Classificação
dc.titleInformação estrutural dada por grafos de Gabriel aplicada à regularização de redes neurais RBF
dc.title.alternativeStructural information given by Gabriel's graphs applied to the regularization of neural networks RBF
dc.typeArtigo de evento
local.description.resumoO presente trabalho mostra como a regularização de RBF pode ser realizada a partir de informações extraídas da representação dos dados via Grafo de Gabriel. Os parâmetros das funções radiais da RBF (centros e raios) são extraídos diretamente da estrutura do grafo e a regularização é feita através da eliminação de funções utilizando também características dessa representação. O trabalho determina as condições ideais para a regularização de redes RBF a partir das informações obtidas com o grafo.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://www.sba.org.br/open_journal_systems/index.php/cba/article/view/724

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