2025-10-012025-10-012025-09-15BARROSO, Thiago Vinicius de Sousa. Estudo empírico do aprendizado de redes neurais artificiais com base no princípio do gargalo da informação. Orientador: Otávio Noura Teixeira. 2025. [24] f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) – Faculdade de Engenharia da Computação, Campus Universitário de Tucuruí, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2025. Disponível em: https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/8648. Acesso em:.https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/8648This work examines the behavior of internal representations in Artificial Neural Networks, utilizing information-based techniques. This approach assumes that, during the training process, the model progressively absorbs and compresses information from the input of the data while simultaneously becoming proficient in processing the output, preserving only its relevant aspects. Experiments were conducted with Multilayer Perceptron (MLP) and Convolutional Neural Networks (CNN) models using two distinct datasets. The results reinforce the expected behaviors. Thus, this study contributes to the theoretical understanding of the internal working of deep neural networks, offering insights to make their process more transparent.Acesso AbertoRedes neurais artificiaisGargalo da informaçãoArtificial neural networksCNPQ::ENGENHARIASCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOTrabalho de Curso - Graduação - ArtigoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil