Análise e implementação de redes neurais generalizadas

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dc.creatorGuilherme Guimaraes Moreira
dc.date.accessioned2019-08-13T01:27:00Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:32:14Z
dc.date.available2019-08-13T01:27:00Z
dc.date.issued2006-12-19
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/RFFO-7HZHKC
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectEstatística
dc.subjectAnálise de sobrevivência (Biometria)
dc.subjectRedes neurais (Computação)
dc.subjectModelos lineares (Estatística)
dc.subject.otherAnálise de sobrevivência
dc.subject.otherRedes neurais
dc.subject.otherGeneralizados
dc.subject.otherModelos lineares
dc.subject.otherValidação cruzada
dc.titleAnálise e implementação de redes neurais generalizadas
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Marcelo Azevedo Costa
local.contributor.referee1Enrico Antonio Colosimo
local.contributor.referee1Sueli Aparecida Mingoti
local.contributor.referee1Antonio de Padua Braga
local.description.resumoEsta 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.
local.publisher.initialsUFMG

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