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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2274
Title: Adição de ruído durante o processo de treinamento de redes neurais MLP : Uma abordagem para o aprendizado a partir de bases de dados pequenas e desbalanceadas
Authors: SILVA, Icaman Botelho Viegas da
Keywords: Bases de dados desbalanceadas;Bases de dados pequenas;Descorrelação de variáveis;Correlação de Pearson;Análise de Componentes Principais;Ruído gaussiano;Treinamento com ruído;Redes Neurais MLP
Issue Date: 31-Jan-2011
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Botelho Viegas da Silva, Icaman; Jorge Leitão Adeodato, Paulo. Adição de ruído durante o processo de treinamento de redes neurais MLP : Uma abordagem para o aprendizado a partir de bases de dados pequenas e desbalanceadas. 2011. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2011.
Abstract: Classificadores têm sido largamente aplicados nos mais diversos campos científicos e industriais, em geral obtendo bons desempenhos. Entretanto, quando aplicados a problemas cuja quantidade de dados disponível para o treinamento é limitada (bases de dados pequenas) ou quando estes dados apresentam um desbalanceamento entre as classes (bases de dados desbalanceadas), a maioria dos classificadores obtém um desempenho pobre. O poder de generalização do classificador é reduzido quando bases de dados pequenas são utilizadas durante o processo de treinamento, enquanto que em bases de dados desbalanceadas, as classes com maior representatividade e menor importância tendem a ser favorecidas. Inerentes a diversos problemas do mundo real, conjuntos de dados pequenos e desbalanceados representam uma limitação a ser superada por algoritmos de aprendizagem para produção de classificadores precisos e confiáveis. Neste trabalho é proposta uma abordagem baseada na adição de ruído Gaussiano durante o processo de treinamento de uma rede neural MultiLayer Perceptron (MLP) com o intuito de contornar as limitações referentes às bases de dados pequenas e/ou desbalanceadas, possibilitando a rede neural obter um alto poder de generalização A metodologia proposta pode ser dividida em duas etapas principais. Na primeira, um estudo acerca da correlação entre as variáveis é realizado. Este estudo envolve avaliar a correlação entre as variáveis por meio do coeficiente de correlação de Pearson e a descorrelação das variáveis através do método Análise de Componentes Principais (ACP). Na segunda, ruídos derivados a partir de uma distribuição Gaussiana são inseridos nas variáveis de entrada. Para validar a abordagem proposta foram utilizadas três bases públicas de um conhecido benchmark da comunidade de redes neurais, Proben1. Os resultados experimentais indicam que a abordagem proposta obtém um desempenho estatisticamente melhor (95% de confiança) que o método de treinamento convencional, principalmente quando utilizado o método PCA para descorrelação das variáveis antes da aplicação de ruído
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2274
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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