Germano C. Vasconcelos Centro de Informática - UFPE

Apresentação em tema: "Germano C. Vasconcelos Centro de Informática - UFPE"— Transcrição da apresentação:

1 Germano C. Vasconcelos Centro de Informática - UFPE
Projeto da Disciplina Germano C. Vasconcelos Centro de Informática - UFPE ©2000 Germano C.Vasconcelos

2 Objetivo Realizar um estudo sobre a aplicação de um modelo de rede neural - o perceptron multicamadas treinado com backpropagation - em um problema do mundo real. ©2000 Germano C.Vasconcelos

3 Motivações Possibilitar ao aluno uma visão prática do uso de redes neurais na solução de problemas. Consolidar os conhecimentos teóricos apresentados em sala de aula. Permitir o contato com uma simulador de redes neurais - o Qnet. ©2000 Germano C.Vasconcelos

4 Descrição do Projeto Escolher uma aplicação de classificação de padrões dentre os problemas da coleção de dados reais Proben1 disponível no CIn. Investigar um conjunto de topologias da rede MLP e com diferentes valores de parâmetros na solução do problema através do Qnet; Gerar um relatório com a descrição do problema, uma descrição do MLP com backpropagation e as tabelas e gráficos gerados nos experimentos. ©2000 Germano C.Vasconcelos

5 Exemplos de Problemas do Proben1
Diagnose de problemas do coração - heart Diagnose de diabetes - diabetes Diagnose de cancer da mama - cancer Análise de crédito - card Classificação de tipos de vidros - glass Identificação de cogumelos venenosos - mushroom Entre outros... ©2000 Germano C.Vasconcelos

6 Conjunto de Dados Cada problema do proben1 contém três conjuntos de dados. Apenas um destes deve ser usado. Vamos usar como exemplo o problema heart. Dos conjuntos heart1, heart2, heart3 use apenas o heart1. O conjunto heart1 deve ser quebrado em três subconjuntos na proporção 50%, 25%, 25%. Estes devem ser usados para treinamento, validação e teste da rede, respectivamente. ©2000 Germano C.Vasconcelos

7 Experimentos Investigue o MLP em relação aos seguintes elementos:
Diferentes topologias de redes com 1 e 2 camadas intermediárias Redes com a função de ativação sigmoid e com a função de ativação Gaussiana Influência da taxa de aprendizagem no treinamento da rede.Verifique como taxas variando de valores pequenos (0.001) a valores grandes (0.8), por exemplo, causam impacto no processo de treinamento Overfitting (memorização do conjunto de treinamento) ©2000 Germano C.Vasconcelos

8 Ferramentas para o Projeto
Simulador Qnet - um simulador para o ambiente Windows que implementa algumas variações do MLP e gera gráficos e estatísticas úteis à análise de desempenho da rede (instalado na rede do centro) Proben1 - manual da coleção de problemas benchmarks que define e orienta como experimentos com redes neurais devem ser desenvolvidos (link na página da disciplina). (dados do proben1 em /home/rneural/proben1). ©2000 Germano C.Vasconcelos