Escolhendo equalizadores neurais usando algoritmos genéticos

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Bol O Algoritmo Genético e as Redes Neurais Artificiais têm sido combinados para resolver vários problemas nas últimas duas décadas. O primeiro tem sido utilizado para ajudar a encontrar parâmetros e decisões topológicas do segundo, ou para lidar com as limitações do algoritmo de aprendizagem. Alguns problemas exigem a aplicação de redes neurais como solução alternativa para resolvê-los, mas estudos que desenvolvem uma metodologia para indicar a melhor arquitetura neural adequada para uma aplicação específica são raros na literatura. Neste trabalho, aplicamos o algoritmo genético para pesquisar pesos neurais e usamos essas informações para indicar a melhor estrutura e medir a eficiência do algoritmo de aprendizagem. Usamos um problema de equalização de canal como exemplo para testar a metodologia proposta. Os resultados obtidos com esta aplicação são muito promissores.

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O Algoritmo Genético e as Redes Neurais Artificiais têm sido combinados para resolver vários problemas nas últimas duas décadas. O primeiro tem sido utilizado para ajudar a encontrar parâmetros e decisões topológicas do segundo, ou para lidar com as limitações do algoritmo de aprendizagem. Alguns problemas exigem a aplicação de redes neurais como solução alternativa para resolvê-los, mas estudos que desenvolvem uma metodologia para indicar a melhor arquitetura neural adequada para uma aplicação específica são raros na literatura. Neste trabalho, aplicamos o algoritmo genético para pesquisar pesos neurais e usamos essas informações para indicar a melhor estrutura e medir a eficiência do algoritmo de aprendizagem. Usamos um problema de equalização de canal como exemplo para testar a metodologia proposta. Os resultados obtidos com esta aplicação são muito promissores.

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