Redes neurais recorrentes lstm e suas aplicações
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Data
2018-08-10Autor
Rossatto, Marcelo Cargnelutti
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O objetivo deste trabalho é a revisão do modelo de rede neural artificial Long Short-Term Memory (LSTM) e a sua aplicação em diferentes atividades, com o intuito de avaliar sua versatilidade. São apresentados quatro estudos de caso, sendo um de reconhecimento e classificação de dígitos em tempo real e outros três de geração de dados, a saber: produção de fragmentos de texto, previsão de índices de poluição e realização de movimentos no jogo Pong. Foram desenvolvidos quatro modelos de rede neural recorrente LSTM, sendo implementadas em Python e treinadas por meio do algoritmo de backpropagation through time. A rede mostrou-se robusta em todas as atividades propostas e extremamente flexível, uma vez que eram necessárias poucas adaptações no modelo da rede neural para realizar uma aplicação diferente. Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que
há um grande potencial de utilização da rede em diversas aplicações.
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