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Inteligência Artificial Computação Neural - Mapas de Kohonen.

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Apresentação em tema: "Inteligência Artificial Computação Neural - Mapas de Kohonen."— Transcrição da apresentação:

1 Inteligência Artificial Computação Neural - Mapas de Kohonen

2 Introdução Desenvolvidos por Kohonen em 1982 Inspirado na fisiologia dos neurônios: quando um neurônio é ativado a área ao seu redor é excitada Processo de aprendizagem competitiva

3 Aprendizagem Competitiva Neurônios competem entre si para se ativar Apenas um pode se tornar ativo para uma dada entrada Neurônio vencedor é o que possui maior potencial de ativação para uma dada entrada Saída do vencedor é 1 e dos outros zero Entradas Neurônios Saída x1x1 x2x2 x3x3 x4x4 y1y1 y2y2 y3y3

4 Aprendizagem Competitiva Atualização dos pesos se dá da seguinte forma:

5 Mapas Auto-Organizáveis Grade de neurônios, normalmente bidimensional, que cometem entre si para serem ativados Rede com realimentação Aprendizado não supervisionado, ou seja, a rede aprende utilizando apenas as informações de entrada Aplicações em agrupamentos (clusterização)

6 Mapas Auto-Organizáveis Inicializa-se os pesos com valores aleatórios A competição é realizada, para cada padrão de entrada calcula-se os potenciais de ativação, o maior é o vencedor. O neurônio vencedor define um raio de neurônios vizinhos que sofrerão excitação Os pesos são atualizados (do vencedor e dos vizinhos)


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