Análise e implementação de redes neurais generalizadas
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Enrico Antonio Colosimo
Sueli Aparecida Mingoti
Antonio de Padua Braga
Sueli Aparecida Mingoti
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.
Abstract
Assunto
Estatística, Análise de sobrevivência (Biometria), Redes neurais (Computação), Modelos lineares (Estatística)
Palavras-chave
Análise de sobrevivência, Redes neurais, Generalizados, Modelos lineares, Validação cruzada