Otimização do Algoritmo de Backpropagation pelo Uso da Função de Ativação Bi-Hiperbólica
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Publicações do PESC
O Algoritmo de Backpropagation é uma das ferramentas mais utilizadas para o treinamento de Redes Neurais Artificiais. Entretanto, em algumas aplicações práticas, ele pode ser muito lento. Para permitir uma utilização mais ampla, muitas técnicas têm sido discutidas para acelerar o seu desempenho. Este trabalho apresenta uma nova estratégia baseada no uso da Função Bi-Hiperbólica, que oferece maior flexibilidade e uma avaliação computacional mais rápida. A eficiência e a capacidade de discriminação da metodologia proposta são demonstradas através de um conjunto de experimentos computacionais com problemas tradicionais da literatura.
The backpropagation algorithm is one of the most used tools for training artificial neural networks. However, in some practical applications, it may be very slow. Many techniques have been discussed so as to speed up the performance of this algorithm and allow its use in an even broader range of applications. This paper presents a new strategy based on the use of the Bi-hyperbolic function which offers more flexibility and a faster evaluation time. This use also makes the process of designing and configuring the network easier and faster. The efficiency and the discrimination capacity of the proposed methodology are shown through a set of computational experiments done with traditional problems of the literature.