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

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

2 ©2000 Germano C.Vasconcelos 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.

3 ©2000 Germano C.Vasconcelos 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.

4 ©2000 Germano C.Vasconcelos 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.

5 ©2000 Germano C.Vasconcelos 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...

6 ©2000 Germano C.Vasconcelos 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.

7 ©2000 Germano C.Vasconcelos 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)

8 ©2000 Germano C.Vasconcelos 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).


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