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Tipo: Dissertação
Título: ceNEAT: Neuroevolução de topologias aumentantes com melhorias culturais
Título em inglês: ceNEAT: Culturally enhanced neuroevolution of augmenting topologies
Autor(es): Paulino, Arthur Leonardo de Alencar
Orientador: Gomes, João Paulo Pordeus
Palavras-chave: Neuroevolução;Topologias aumentantes;Cultura
Data do documento: 2018
Citação: PAULINO, Arthur Leonardo de Alencar. ceNEAT: Neuroevolução de topologias aumentantes com melhorias culturais. 2018. 59 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018.
Resumo: O conhecimento transmitido entre gerações por meios não-genéticos pode ser entendido como cultura. A capacidade dos indivíduos de uma espécie de ensinar e aprender exerce um papel fundamental no direcionamento do processo evolutivo. Este trabalho tem por objetivo elencar e avaliar formas de enriquecer a Neuroevolução de Topologias Aumentantes com processos de aprendizado. Os parâmetros envolvidos na análise contemplam os métodos Backpropagation e Extreme Learning Machine, os indivíduos a serem ensinados, o momento a partir do qual a cultura passa a se manifestar no sistema e a natureza das lições a serem aprendidas. Os resultados mostram que o enriquecimento cultural, bem como algumas das variações nos parâmetros propostos, acelera a convergência do processo evolutivo.
Abstract: Knowledge transmitted between generations by non-genetic means can be understood as culture. The capacity of individuals from a certain species to teach and learn plays a fundamental role in directing the evolutionary process. The goal of this work is to list and evaluate ways of enhancing the Neuroevolution of Augmenting Topologies with learning processes. The parameters involved in the analysis contemplate the methods Backpropagation and Extreme Learning Machine, the individuals to be taught, the moment from which culture manifests in the system and the nature of the lessons to be learned. The results show that cultural enhancement, as well as some of the variations on the proposed parameters, accelerates the evolutionary process’ convergence.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/41804
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