Projetando rede neurais RBF através de informações estruturais dos dados e cobertura de conjuntos
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Artigo de evento
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Designing rbf neural networks through structural data information and array coverage
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Resumo
O uso de redes neurais RBF (Radial Basis Function) em problemas de classificação tem sido uma abordagem bastante discutida na literatura. Suas diversas aplicações permitem lidar com problemas de diferentes complexidades. Um dos desafios em usar este tipo de função é encontrar os parâmetros apropriados para evitar sub ou sobre ajustes na solução do problema e, neste contexto, definir o raio conhecido como o sigma da função RBF. Este trabalho propõe uma metodologia baseada em postulados matemáticos bem conhecidos para encontrar o sigma de forma autônoma, ou seja, sem a interferência do usuário.
Abstract
Assunto
Redes neurais (Computação)
Palavras-chave
Redes Neurais Artificiais, Rede neural RBF, Grafo de Gabriel, Conjunto Dominante
Citação
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Curso
Endereço externo
https://proceedings.science/sbai-2019/trabalhos/projetando-rede-neurais-rbf-atraves-de-informacoes-estruturais-dos-dados-e-cober?lang=pt-br