Estudo do aprendizado baseado em casos em modelos de redes conexionistas IAC (interactive activation and competition) / Study of learning case besed in IAC (Interactive Activation and Competition)
In. Schiabel, Homero; Slaets, Annie France Frère; Costa, Luciano da Fontoura; Baffa Filho, Oswaldo; Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo. Anais do III Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde. Säo Carlos, s.n, 1996. p.725-726.
Monography
em Pt
| LILACS
| ID: lil-233951
Biblioteca responsável:
BR1.1
Localização: BR1.1/3012.143
RESUMO
Neste trabalho é estudado o problema do aprendizado (baseado em casos) em redes conexionistas IAC (Interactive Activation and Competition). O modo básico de aprendizado, nestes tipos de redes, pode ser classificado como "Rote Learning". Ou seja, através de um trabalho de "Engenharia de Conexões" (semelhante ao procedimento de "Engenharia de Conhecimento" em Sistemas Especialistas Simbólicos) os pesos das conexões são determinadas "a priori" e armazenados na estrutura da rede. Neste sentido, um exemplo de Diagnóstico Diferencial na Área de Reumatologia foi utilizado no estudo da capacidade de aprendizado da rede pela introdução de casos reais clínicos, apresentados por um especialista médico, utilizados como fonte de conhecimento adicional ao conhecimento estabelecido pelas relações entre sintomas e doenças. São discutidos os resultados de simulações realizadas.
Texto completo:
1
Coleções:
01-internacional
Base de dados:
LILACS
Assunto principal:
Reumatologia
/
Redes Neurais de Computação
/
Diagnóstico Diferencial
Tipo de estudo:
Diagnostic_studies
Idioma:
Pt
Ano de publicação:
1996
Tipo de documento:
Congress and conference
/
Monography
País de publicação:
Brasil