Auswahl neuronaler Equalizer mithilfe genetischer Algorithmen - Antônio Cezar Lima

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Résumé :
Genetische Algorithmen und k?nstliche neuronale Netze wurden in den letzten zwei Jahrzehnten kombiniert, um verschiedene Probleme zu l?sen. Erstere wurden verwendet, um Parameter und Topologieentscheidungen f?r letztere zu finden oder um Einschr?nkungen des Lernalgorithmus zu bew?ltigen. Einige Probleme erfordern den Einsatz neuronaler Netze als alternative L?sung, aber Studien, die eine Methodik zur Ermittlung der f?r eine bestimmte Anwendung am besten geeigneten neuronalen Architektur entwickeln, sind in der Literatur selten zu finden. In dieser Arbeit wenden wir genetische Algorithmen an, um neuronale Gewichte zu suchen, und verwenden diese Informationen, um die beste Struktur zu ermitteln und die Effizienz des Lernalgorithmus zu messen. Wir haben ein Kanalentzerrungsproblem als Beispiel verwendet, um die vorgeschlagene Methodik zu testen. Die Ergebnisse dieser Anwendung sind sehr vielversprechend....

Biographie:
Tiago Mota erwarb 2003 den Bachelor of Science in Elektrotechnik an der Bundesuniversit?t von Bahia, Brasilien, und 2014 den Master of Science an der Bundesuniversit?t von Bahia. Von 2003 bis 2008 war er als Ingenieur f?r Mobilfunk bei Telecom Italia Mobile t?tig und trat 2009 in die Nationale Telekommunikationsagentur Brasiliens ein....

Sommaire:
Genetische Algorithmen und k?nstliche neuronale Netze wurden in den letzten zwei Jahrzehnten kombiniert, um verschiedene Probleme zu l?sen. Erstere wurden verwendet, um Parameter und Topologieentscheidungen f?r letztere zu finden oder um Einschr?nkungen des Lernalgorithmus zu bew?ltigen. Einige Probleme erfordern den Einsatz neuronaler Netze als alternative L?sung, aber Studien, die eine Methodik zur Ermittlung der f?r eine bestimmte Anwendung am besten geeigneten neuronalen Architektur entwickeln, sind in der Literatur selten zu finden. In dieser Arbeit wenden wir genetische Algorithmen an, um neuronale Gewichte zu suchen, und verwenden diese Informationen, um die beste Struktur zu ermitteln und die Effizienz des Lernalgorithmus zu messen. Wir haben ein Kanalentzerrungsproblem als Beispiel verwendet, um die vorgeschlagene Methodik zu testen. Die Ergebnisse dieser Anwendung sind sehr vielversprechend....