Busca por arquiteturas de redes neurais artificiais profundas utilizando algoritmos genéticos

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dc.contributor.advisor1TEIXEIRA, Otávio Noura
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5784356232477760pt_BR
dc.creatorRIBEIRO, Denys Menfredy Ferreira
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2707727297797610pt_BR
dc.date.accessioned2023-02-16T19:11:46Z
dc.date.available2023-02-16T19:11:46Z
dc.date.issued2022-12-13
dc.description.abstractArtificial Neural Networks are the pillars of advances in the last two decades in the field of Artificial Intelligence. However, success in training, aiming to obtain good results, strongly depends on the choice of values of a set of hyperparameters associated with their construction. The choice of these parameters is usually done empirically, wasting time and generating costs. In this work, it is proposed the development of an ENAS (Evolutionary Neural Architecture Search) algorithm using genetic algorithms as a search method to automate the process of designing architectures of convolutional neural network architectures applied to the task of classifying images from the CIFAR-10 dataset. The proposed algorithm was able to find architectures that obtained good accuracy results in the test set.pt_BR
dc.description.resumoAs redes neurais artificiais são os pilares dos avanços das duas últimas décadas do campo de Inteligência Artificial. Porém, o sucesso no treinamento visando obter bons resultados, depende fortemente da escolha dos valores de um conjunto de hiper-parâmetros associados a construção das mesmas. A escolha desses parâmetros é normalmente feita de forma empírica, desperdiçando tempo e gerando custos. Neste trabalho, e proposto o desenvolvimento de um algoritmo ENAS (Evolutionary Neural Architecture Search) utilizando algoritmos genéticos como mecanismo de busca para automatizar a construção de arquiteturas de redes neurais convulsionais aplicadas a tarefa de classificação de imagens do dataset CIFAR-10. O algoritmo proposto conseguiu encontrar arquiteturas que obtiveram bons resultados de acurácia no conjunto de teste.pt_BR
dc.identifier.citationRIBEIRO, Denys Menfredy Ferreira. Busca por arquiteturas de redes neurais artificiais profundas utilizando algoritmos genéticos. Orientador: Otávio Noura Teixeira. 2022. 12 f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) – Faculdade de Engenharia da Computação, Campus Universitário de Tucuruí, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2022. Disponível em: https://bdm.ufpa.br:8443/jspui/handle/prefix/5259. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttps://bdm.ufpa.br/handle/prefix/5259
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source.uriDisponível na Internet via Sagittapt_BR
dc.subjectRedes neurais convolucionaispt_BR
dc.subjectArquiteturas de redes neuraispt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleBusca por arquiteturas de redes neurais artificiais profundas utilizando algoritmos genéticospt_BR
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Artigopt_BR

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