1 / 24

Redes Neurais

Redes Neurais. Rafael Lima( ragpl ). Recife, 29 de Junho de 2010. Roteiro. Descrição do problema Redes Neurais Artificiais Preparação dos dados O experimento Resultados Conclusões Bibliografia. Descrição do problema. Cross-Selling. Direcionamento de Produtos 35% das vendas do Amazom.

bian
Télécharger la présentation

Redes Neurais

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Redes Neurais Rafael Lima(ragpl) Recife, 29 de Junho de 2010

  2. Roteiro • Descrição do problema • Redes Neurais Artificiais • Preparação dos dados • O experimento • Resultados • Conclusões • Bibliografia

  3. Descrição do problema

  4. Cross-Selling • Direcionamento de Produtos • 35% das vendas do Amazom Deseja fritas para acompanhar!?

  5. Redes Neurais Artificiais

  6. Redes Neurais Artificiais • Baseadas nas redes neurais biológicas • Neurônio de McCulloch & Pitts • Caracteristicas desejadas • Aprendizagem através de exemplos • Adaptabilidade • Capacidade de generalização • Tolerância a ruídos Dendritos Axônio

  7. MultilayerPerceptron (MLP) • Rede feed forward com mais de uma camada de neurônios • Aproximador universal de funções • Uma única camada é suficiente para aproximar qualquer superficie contida num hipercubo

  8. Preparação dos dados

  9. Preparação dos dados • Base de dados PAKDD: • 40700 amostras • Processamento para procura de inconsistências: • 23 instancias repetidas removidas • PAKDD: • 39977 amostras de C1 • 700 amostras de C2 40700 40677

  10. Preparação dos dados 40677 700 39977 • Divisão dos dados • 39977 amostras de C1 • 700 amostras de C2

  11. C2 C1 Preparação dos dados 19989 350 700 39977 9994 175 • Divisão dos dados • 39977 amostras de C1 • 700 amostras de C2 • Treinamento com validação cruzada • 50% treinamento • 25% validação • 25% teste • Conjuntos de dados são normalizados • Replicar dados do conjunto menor • Selecionar dados do conjunto maior • Randomização 9994 175

  12. O experimento

  13. O experimento • Primeira fase

  14. O experimento • Primeira fase (REPLICADA) • 90 redes testadas • Script MATLAB calculou, gerou gráficos de desempenho e curvas ROC automaticamente. • Dados guardados em arquivos txt e bmp • Configurações comparadas com auxílio do excel

  15. O experimento • Segunda fase (REDUZIDA) • As 5 redes com menor MSE de teste da primeira fase • Terceira fase (REPETIÇÃO) • Selecionadas duas redes: • Menor MSE de teste • Maior AUC da curva ROC

  16. O experimento • Resultados primeira fase: • 32 configurações com MSE teste < 0.22 • Resultados segunda fase: • Das 5 configurações apenas uma apresentou MSE de teste maior do que na primeira fase • Resultados terceira fase: • BTA x BNME = Rede instável • Aleatorização inicial dos pesos com alta influência

  17. O experimento • Primeira Fase

  18. O experimento • Segunda fase:

  19. O experimento • Tegunda fase:

  20. O experimento • Primeira fase:

  21. O experimento • Segunda fase

  22. O experimento • Terceira fase

  23. Dúvidas?

More Related