Fundamentos de Redes Neurais Profundas

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Detalhes
  • Tipo de apresentação: Trabalho
  • Eixo temático: TECNOLÓGICAS
  • Palavras chaves: Redes Neurais; Redes Profundas; Aprendizado de Máquina;
  • 1 Unicamp

Fundamentos de Redes Neurais Profundas

JOÃO PAULO CHRISTOFOLLETTI

UNICAMP

Resumo

Realização de um estudo sobre a temática de redes neurais profundas a partir de uma perspectiva de aprendizado de máquina e implementação baseado numa aplicação prática de reconhecimento de imagens.

Apoio/Financiamento da Pesquisa: PIBIC/CNPq

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Autor

JOÃO PAULO CHRISTOFOLLETTI

O problema de análise e eficiência energética teve como objetivo estudar um problema que aborda a análise de eficiência energética de 12 formas de construção diferentes, as quais diferem em relação a 8 parâmetros. Em suma, o conjunto contém 8 parâmetros de entrada e duas saídas. Portanto, através desse conjunto foi feito um modelo linear, no entanto, por ter sido a primeira implementação acabou apresentando resultados discrepantes com o que se esperava.

Para o conjunto de dados sintéticos eles já eram separados em entradas e saídas originalmente, portanto, não houve a necessidade de defini-los. Já os resultados da MLP se mostraram mais condizente, uma vez que ela foi capaz de classificar melhor os valores do conjunto de dados. Comparando com a regressão linear e logística, elas apresentaram também uma boa classificação, porém elas foram influenciadas mais facilmente por pontos mais distantes, assim inclinando mais a reta de separação das classes.

Não foram estudadas outras arquiteturas neste projeto.

Autor

JOÃO PAULO CHRISTOFOLLETTI

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