Tópicos de Álgebra Linear e o Teorema de Convergência da Rede Neural Perceptron
A Álgebra Linear tem uma aplicabilidade em um vasto campo das ciências puras e aplicadas, como matemática, física, computação e as engenharias. Este trabalho tem o intuito de mostrar resultados algébricos utilizados na demonstração do teorema de convergência da primeira grande Rede Neural Artificial (RNA), o Perceptron. Mostraremos que o Perceptron sempre irá encontrar um hiperplano separador para a classificação binária de dados.
Tópicos de Álgebra Linear e o Teorema de Convergência da Rede Neural Perceptron
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DOI: 10.22533/at.ed.4822314043
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Palavras-chave: Álgebra Linear; Perceptron; Redes Neurais Artificiais (RNAs).
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Keywords: Linear Algebra; Perceptron; Artificial Neural Networks (ANNs).
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Abstract:
Linear algebra has an applucability in a vast field of pure and applied sciences such as mathematics, physics, computing and engineering. This work aims to show algebraic results used in the demonstration os the first large Artificial Neural Network (ANN), the Perceptron. We will show that Perceptron will always find a separator hyperplane for binary data classification.
- David Hapner Barzotto
- Simone Aparecida Miloca
