nada

Testes a serem Executados:
1.- Variar o número de camadas escondidas e o número de processadores em cada camada escondida, verificando o seu tempo de convergência, isto é, o número de epochs ou ciclos de apresentação de todos os 10 padrões de treinamento, conforme indicado na tabela abaixo. Todos esses testes devem ser efetuados com os seguintes parâmetros: η=0.4 e tolerância =10%.
Tempo de Convergência
Redes com 1 Camada Redes com 2 Camada
Testes a serem Executados:
1.- Variar o número de camadas escondidas e o número de processadores em cada camada escondida, verificando o seu tempo de convergência, isto é, o número de epochs ou ciclos de apresentação de todos os 10 padrões de treinamento, conforme indicado na tabela abaixo. Todos esses testes devem ser efetuados com os seguintes parâmetros: η=0.4 e tolerância =10%.
Tempo de Convergência
Redes com 1 Camada Redes com 2 Camada
15 25 35 10x10 OBS. Para efetuar os testes com duas camadas escondidas, deve-se fazer o treinamento em etapas, parando por número de rodadas (ciclos) e armazenando os pesos para continuar o treinamento posteriormente. 2.- Variar a taxa de aprendizado (η), verificando o tempo de convergência para as seguintes configurações de redes: 1 camada com 15 processadores e 2 camadas com 10 processadores cada
(tolerância 10%). Comentar os resultados em função da definição de η. η = 0.1, 0.4, 0.7, 0.9
3.- Comparar o tempo de convergência com e sem o termo de momentum α para as configurações abaixo
(tolerância 10%). Comentar os resultados encontrados em função das definições de η e α.
Testes a serem Executados:
1.- Variar o número de camadas escondidas e o número de processadores em cada camada escondida, verificando o seu tempo de convergência, isto é, o número de epochs ou ciclos de apresentação de todos os 10 padrões de treinamento, conforme indicado na tabela abaixo. Todos esses testes devem ser efetuados com os seguintes parâmetros: η=0.4 e