Rede Neural Artificial com Aprendizagem Híbrida para Problemas de Classificação de Padrões - Franciele A. S. Alves; Evelyne L. Ferreira; Maury M. Gouvêa Jr. (Anais do Encontro Anual de Tecnologia da Informação, 2016)
Rede Neural Artificial é um modelo matemático capaz de armazenar e recuperar informações por associação a partir de conhecimento parcial ou ruidoso. Uma das propriedades mais importantes de uma rede neural artificial é a habilidade de aprender com seu ambiente ou com exemplos. O aprendizado ocorre por meio de um conjunto de regras, denominado algoritmo de treinamento, para a solução de um determinado problema. Este artigo compara o desempenho de três algoritmos de aprendizagem para rede neural artificial com camada única, a saber: (i) algoritmo evolucionário; (ii) gradiente descendente; e (iii) algoritmo híbrido. Os resultados mostraram que o algoritmo híbrido obteve taxas de acerto superior aos demais métodos no problema de classificação de padrões.