GitHub repository: victordecia/tcc
Primary language: C++
Created: 2019-03-28T16:24:27Z
Description: A geração de uma rede que represente fielmente dados de uma base é um dos pas- sos principais ao se utilizar técnicas baseadas em redes. Podemos agrupar a forma de se gerar uma rede a partir de um conjunto de dados nas seguintes categorias: redes totalmente conectadas e redes com conexões esparsas. Porém, a quantidade e a dependência dos pa- râmetros utilizados para se gerar essas redes podem influenciar drasticamente o resultado do algoritmo de classificação. Além disso, muitos dos parâmetros são dependentes do con- juntos de dados e necessitam de ajustes customizados para a produção de bons resultados de classificação. Nesse contexto, visando reduzir a quantidade de parâmetros envolvidos na geração da rede, são investigados o uso de Autoencoders, uma rede neural artificial construída sobre a arquitetura de uma rede neural Multi-Layer Perceptron, que permite a construção de uma representação eficiente e compacta de um conjunto de dados. Essa re- presentação pode ser utilizada para diversos propósitos, como por exemplo a redução de dimensionalidade, normalização dos atributos, obtenção de atributos não correlacionados, etc. Palavras-chaves: autoencoder. geração de rede. representação de dados. multi-layer per- ceptron