QUESTOES DE GENERALIZACAO; LIMITES DAS ARQUITETURAS E RELACAO COM OS DADOS DISPO NIVEIS; REDES NEURAIS TEMPORAIS: REDES DE ELMAN, REDES DE JORDAN, TDNN; MAQUINAS DE VETOR SUPORTE (SVM SUPPORT VECTOR MACHINES) PARA PROBLEMAS DE CLASSIFICACAO E REGRESSAO; MAQUINAS DE VETOR SUPORTE EM PROBLEMAS DE MULTIPLAS CLASSES; APRENDIZADO POR REFORCO; ALGORITMOS PARA O APRENDIZADO POR REFORCO; APLICACOES. BIBLIOGRAFIA: SUTTON, R.S., BARTO, A.G., REINFORCEMENT LEARNING: AN INTRODUCTION, 1998. SIMON HAYKIN, NEURAL NETWORKS A COMPREHENSIVE FOUNDATION. MACMILLAN COLLEGE BUBLISHING COMPANY, 1999. SCHOLKOPF, B. AND SMOLA, A.J. LEARNING WITH KERNELS THE MIT PRESS, 2002. CRISTIANINI, N. AND SHAWE-TAYLOR, J. AN INTRODUCTION TO SUPPORT VECTOR MACHINES AND OTHER KERNEL-BASED LEARNING METHODS. CAMBRIDGE UNI VERSITY PRESS, 2000.
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