Redes Neurais Aplicadas à Classificação de Performance em Jogos Digitais

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorUFPR-
Autor(es): dc.creatorAlexandre Pereira de Faria-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T12:50:15Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T12:50:15Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-12-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-12-
Data de envio: dc.date.issued2017-10-19-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/93006-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/93006-
Descrição: dc.descriptionEste trabalho apresenta os estudos iniciais sobre uma Rede Neural Multi-Camadas aplicada à classificação de performance de jogadores do jogo da velha. A partir do conjunto de dados "Tic-Tac-Toe End Game" disponibilizado no UCI Machine Learning, procurou-se determinar uma topologia otimizada que provesse a melhor taxa de classificação dos padrões de entrada. Para tanto foram realizados experimentos em relação à taxa de aprendizagem e números de unidades de processamento de uma rede com apenas uma camada oculta. Ao final do processo foi possível determinar uma topologia de rede que classificou corretamente 99.675% dos 320 padrões de treinamento apresentados e 81.37% dos 638 padrões do conjunto de teste.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Relação: dc.relationII Simpósio de Métodos Numéricos em Engenharia (2017)-
Palavras-chave: dc.subjectRedes Neurais Artificiais-
Palavras-chave: dc.subjectClassificação, Jogos Digitais-
Título: dc.titleRedes Neurais Aplicadas à Classificação de Performance em Jogos Digitais-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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