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- W2912449885 abstract "OBJETIVO: Gerar a estrutura de redes neurais artificiais utilizadas em aprendizado profundo de maquinas de forma automatizada e otimizada por meio de um algoritmo genetico, de modo a substituir a abordagem convencional para conceber a estrutura da rede neural artificial que e por intuicao ou tentativa e erro. METODOS: O algoritmo genetico utiliza a base de dados com imagens de digitos numericos escritos a mao MNIST para realizar a fase de treinamento e validacao de cada estrutura. Este algoritmo genetico executa diversos experimentos de otimizacao da estrutura da rede neural a ser utilizada em uma aplicacao de reconhecimento de digitos escritos a mao por meio de aprendizado profundo de maquinas. Os resultados obtidos pelo algoritmo genetico sao comparados com resultados da literatura obtidos por meio de outros metodos, como a rede neural de aprendizado profundo LENET. RESULTADOS: Experimentos realizados obtiveram um desempenho satisfatorio para a tarefa de classificacao de digitos numericos escritos a mao. Muitas das configuracoes que o algoritmo genetico gerou para resolver o problema tem uma complexidade menor que redes conhecidas na literatura, como a LENET por exemplo. CONCLUSOES: O metodo se mostrou interessante para ser utilizado na tarefa de descobrir a arquitetura otima para uma rede neural artificial, pois encontrou arquiteturas de complexidade menor que resolvem o problema com um desempenho proximo de redes mais complexas. A implementacao de um algoritmo genetico biobjetivo que consiga otimizar a rede neural em termos de acuracia e complexidade se mostra oportuna como trabalho futuro para este trabalho." @default.
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