APLICAÇÃO DA TEORIA DE GRÁFOS NA OTIMIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Palavras-chave:
teoria de grafos, redes neurais, redes artificiais, otimizaçãoResumo
O objetivo do estudo é explorar como a teoria de grafos pode ser aplicada para otimizar redes neurais artificiais, analisando tanto as bases teóricas quanto as implicações práticas dessa integração. No referencial teórico, o autor apresenta os fundamentos das redes neurais artificiais e da teoria de grafos, estabelecendo seu potencial para modelar a conectividade das redes neurais. A metodologia combina revisão de literatura, análise teórica e experimentação prática na otimização de redes neurais utilizando técnicas de grafos. Os resultados mostram melhorias significativas após a otimização, reduzindo o tempo de treinamento em 15% e aumentando a precisão em testes em 10%. Além disso, foi encontrada uma correlação entre a complexidade da rede e os benefícios da otimização. O autor conclui que a integração de grafos na otimização de redes neurais artificiais melhora a eficiência e a precisão, com implicações em aplicações como processamento de linguagem natural e análise de imagens. Mais pesquisas são necessárias sobre variações na estrutura e tamanho de grafos para diferentes tipos de redes neurais.
