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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1845
Title: Model Selection of RBF Networks Via Genetic Algorithms
Authors: LACERDA, Estefane George Macedo de
Keywords: Genetic Algorithms;Radial Basis function Networks;Algoritmos Genéticos;Redes de Funções Base Radial
Issue Date: 2003
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: George Macedo de Lacerda, Estefane; Bernarda Ludermir, Teresa. Model Selection of RBF Networks Via Genetic Algorithms. 2003. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003.
Abstract: Um dos principais obstáculos para o uso em larga escala das Redes Neurais é a dificuldade de definir valores para seus parâmetros ajustáveis. Este trabalho discute como as Redes Neurais de Funções Base Radial (ou simplesmente Redes RBF) podem ter seus parâmetros ajustáveis definidos por algoritmos genéticos (AGs). Para atingir este objetivo, primeiramente é apresentado uma visão abrangente dos problemas envolvidos e as diferentes abordagens utilizadas para otimizar geneticamente as Redes RBF. É também proposto um algoritmo genético para Redes RBF com codificação genética não redundante baseada em métodos de clusterização. Em seguida, este trabalho aborda o problema de encontrar os parâmetros ajustáveis de um algoritmo de aprendizagem via AGs. Este problema é também conhecido como o problema de seleção de modelos. Algumas técnicas de seleção de modelos (e.g., validação cruzada e bootstrap) são usadas como funções objetivo do AG. O AG é modificado para adaptar-se a este problema por meio de heurísticas tais como narvalha de Occam e growing entre outras. Algumas modificações exploram características do AG, como por exemplo, a abilidade para resolver problemas de otimização multiobjetiva e manipular funções objetivo com ruído. Experimentos usando um problema benchmark são realizados e os resultados alcançados, usando o AG proposto, são comparados com aqueles alcançados por outras abordagens. As técnicas propostas são genéricas e podem também ser aplicadas a um largo conjunto de algoritmos de aprendizagem
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1845
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