Backpropagation no matlab

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Backpropagation no matlab
Sumário

Introdução

A rede neural artificial (RNA) do tipo Perceptron de múltiplas camadas (MLP) tem sido o modelo de RNA mais frequentemente utilizado em problemas de classificação de padrões. Dentre as mais importantes características deste tipo de modelo está a excelente capacidade de generalização e a habilidade de realizar aproximação universal de funções (HORNIK et al, 1989).

1. Descrição do algoritmo de Backpropagation

O algoritmo de treinamento de RNAs mais popular é o Backpropagation (BP) que, por ser supervisionado, utiliza pares de entrada e saída (x,) para, por meio de um mecanismo de correção de erros, ajustar os pesos da
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Assim sendo, as variáveis de saída representam as duas classes possíveis em que pode ser classificado um tumor: maligno ou benigno. A distribuição da classe de acordo com a quantidade de registros obedece à seguinte proporção:

Figura 2 - Percentual das classes para a base CANCER

Quantidades de neurônios escondidos:

Determinar a quantidade de neurônios escondidos é uma tarefa complexa. Em geral, redes com quantidades pequenas de neurônios são preferidas, pois se espera alcançar maior poder de generalização e uma menor probabilidade de super estimação (overfitting). Porém, redes com uma quantidade insuficiente de neurônios escondidos podem não ter o poder suficiente para modelar e aprender as estruturas contidas nos dados em estudo. Nos experimentos foram utilizadas redes com topologias de uma única camada escondida, contendo 1, 5 e 10 neurônios escondidos. Taxas de aprendizado:

Determinar o valor da taxa de aprendizado também é uma tarefa complexa. Em geral, quando o valor da taxa de aprendizado é muito baixo o processo de aprendizado pode ser muito lento, além de ter uma maior chance de ficar preso a mínimos locais. Por outro lado, se seu valor for muito grande, pode causar instabilidade numérica durante o treinamento. Nos experimentos foram utilizadas as taxas de aprendizagem 0.004, 0.008 e 0.012. Padrões de teste:

Este conjunto serve para avaliar o desempenho do modelo após o treinamento

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