@MASTERSTHESIS{ 2018:872959829,
 	title = {Deep CollabNet: Rede Deep Learning Colaborativa},
 	year = {2018},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2318",
 	abstract = "Visando aprimorar o aprendizado de redes neurais profundas, neste trabalho é proposta a rede
 CollabNet, que consiste em um novo método de inserção de novas camadas escondidas em
 redes neurais do tipo Deep FeedForward, alterando o método tradicional de empilhamento
 de autoencoders. A nova forma de inserção é considerada colaborativa e busca a melhoria
 do treinamento em relação a abordagens baseadas em autoencoders empilhados. Nesta nova
 abordagem, a inserção de uma nova camada é realizada de maneira coordenada e gradual,
 mantendo sob controle do projetista a influência dessa nova camada no treinamento e não mais
 de modo aleatório e estocástico como no empilhamento tradicional. A colaboração proposta
 neste trabalho consiste em fazer com que o aprendizado da camada recém inserida continue o
 aprendizado obtido pelas camadas anteriores, sem prejuízo ao aprendizado global da rede. Desta
 forma, a camada recém inserida colabora com as camadas anteriores e o conjunto trabalha de
 forma mais alinhada ao aprendizado. A CollabNet foi testada na base de dados Wisconsin Breast
 Cancer Dataset, obtendo resultados satisfatórios e promissores.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET}
}