Redes Neurais para mapeamento não linear

dc.contributorFundação Araucáriapt-BR
dc.creatorNicholas Damasceno Pinto; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, Paraná, Brasil
dc.creatorThiago Antonini Alves; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, Paraná, Brasil
dc.creatorYara de Souza Tadano; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, Paraná, Brasil
dc.creatorHugo Valadares Siqueira; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, Paraná, Brasil
dc.date2021-10-15 16:00:42
dc.date.accessioned2022-12-07T18:29:55Z
dc.date.available2022-12-07T18:29:55Z
dc.identifierhttps://eventos.utfpr.edu.br//sicite/sicite2021/paper/view/8601
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5309292
dc.descriptionEste trabalho propõe a aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) para problemas do mundo real. São discutidas as etapas de implementação, treinamento e aplicação. O estudo de casos envolve um problema de classificação baseado nas distintas características de carros. Os resultados computacionais mostram a viabilidade da proposta.pt-BR
dc.formatapplication/pdf
dc.languagept
dc.publisherSeminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPRpt-BR
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dc.sourceSeminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR; XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR0
dc.subjectCiências da Computaçãopt-BR
dc.subjectRedes Neurais Artificiais, Perceptron de Múltiplas Camadas, classificação.pt-BR
dc.titleRedes Neurais para mapeamento não linear0
dc.typeDocumento avaliado pelos parespt-BR


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