Treinamento distribuído de redes MLP para classificação de figuras geométricas

Lucca Gamballi, Daniel Tiglea, Renato Candido, Magno T. M. Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570817366

Evento: XL Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2022)

Keywords: Redes neurais perceptron multicamada processamento distribuído topologia

Abstract

Redes neurais perceptron multicamada são utilizadas para classificar figuras geométricas com uma abordagem distribuída. Os dados de treinamento são divididos entre redes que se comunicam por meio de uma determinada topologia, sendo que uma rede não tem acesso aos dados de treinamento das outras. Resultados de simulação indicam que o desempenho obtido com o treinamento distribuído e uma topologia adequada é semelhante ao observado com o treinamento clássico.

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