TREINAMENTO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS UTILIZANDO ALGORITMOS GENÉTICOS EM PLATAFORMA DISTRIBUÍDA

摘要: Redes Neurais Artificiais sao algoritmos inspirados no funcionamento do sistema nervoso que apresentam varias aplicacoes como classificacao de dados e previsao de valores. Seu funcionamento depende um processo de treinamento que, em alguns problemas, pode consumir consideravel tempo de processamento. Este trabalho teve objetivo avaliar a utilizacao um modelo paralelo Algoritmo Genetico para realizar o treinamento redes do tipo Multilayer Perceptron. A analise foi dividida duas etapas: avaliacao de duas variacoes geneticos partir comparacoes dos resultados obtidos com algoritmo aprendizagem Backpropagation; do sistema distribuido atraves testes ate cinco computadores. Para realizacao foram utilizados seis bases dados do repositorio de maquina UCI. Foi observado Genetico possui desempenho inferior ao Backpropagation, entretanto capaz encontrar solucoes boa capacidade generalizacao. Com sistema distribuido reducao media total 31%. Apesar do baixo ganho desempenho, modelo aumenta estabilidade do processo evolutivo.