Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 565

Aluno: Felipe Costa Farias
Orientador: Profa. Teresa Bernarda Ludermir
Co-orientador: Prof. Carmelo José Albanez Bastos Filho (UPE/Escola Politécnica de PE)
Título: Embarrassingly Parallel Autoconstructive Multilayer Perceptron 
Neural Networks
Data: 05/08/2022
Hora/Local:  9h  – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Cleber Zanchettin  (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Byron Leite Dantas Bezerra (UPE / Escola Politécnica de PE)
Prof. Guilherme de Alencar Barreto (UFC / Departamento de Engenharia de Teleinformática)
Prof. José Alfredo Ferreira Costa (UFRN / Departamento de Engenharia Elétrica)


RESUMO:

Nesta tese foi desenvolvido um método para a construção automática de Redes 
Neurais Multilayer Perceptron (MLPs). Para isso, propomos um algoritmo de 
splitting de dados (Similarity Based Stratified Splitting) que procura 
manter as características estatísticas entre os splits gerados de forma a 
treinar melhores modelos. Estes splits são utilizados para o treinamento de 
diversas MLPs com diferentes arquiteturas de forma paralela e independente 
(ParallelMLPs), utilizando uma multiplicação matricial modificada, que 
aproveita o princípio da localidade para acelerar o treinamento destas 
redes entre 1 e 4 ordens de grandeza, quando comparamos com o treinamento 
sequencial dos modelos. Além disso, discutimos diferentes políticas de 
seleção dessas MLPs dado um pool de modelos complexos de tamanho 
considerável.

Palavras-chave: redes neurais; paralelização; seleção de modelos; redes 
neurais autoconstrutivas

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