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Prof. Frederico Brito Fernandes Redes Neurais Artificiais (RNA): Estudo de Caso CONTEÚDO (1) Estudos de Caso (2) Função AND (3) Reconhecer.

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1 Prof. Frederico Brito Fernandes Redes Neurais Artificiais (RNA): Estudo de Caso CONTEÚDO (1) Estudos de Caso (2) Função AND (3) Reconhecer dois caracteres (4) Análise de Crédito Disciplina : Inteligência Artificial

2 Professor: Frederico Brito Fernandes 2/8 Disciplina: Inteligência Artificial (1) Estudos de Caso Iremos estudar a aprendizagem, usando um Perceptron de um único neurônio, em 3 situações diferentes: –Função OR –Reconhecer um caractere T e um H –Classificar um indivíduo como Bom e Mau pagador

3 Professor: Frederico Brito Fernandes 3/8 Disciplina: Inteligência Artificial (1) Estudos de Caso Para realizar o treinamento em cada caso, lembre-se das fórmulas: –Soma Ponderada = –Se (Soma Ponderada>=0), então y(t) = 1 Se (Soma Ponderada<0), então y(t) = 0 –e(t) = d(t) – y(t) –w(t+1) = w(t)+η*e(t)*x(t) x i w i i = 1 n Função de Ativação Passo

4 Professor: Frederico Brito Fernandes 4/8 Disciplina: Inteligência Artificial (1) Estudos de Caso Escreva uma tabela contendo as colunas dos parâmetros da rede, para que você consiga realizar o treinamento passo-a-passo EntradasPesosSomatórioSaídaDesejadaErroCorreção do Erro x1x2w1w2(x i *w i )y(t)d(t)d(t)-y(t)w1(t+1)w2(t+1) Tempo Dica: construa essa tabela no excel, para simular a fase treinamento

5 Professor: Frederico Brito Fernandes 5/8 Disciplina: Inteligência Artificial (2) Função OR: treinamento Dados os pares e entradas-saídas abaixo: Monte a topologia da Rede, e realize o aprendizado, usando os parâmetros abaixo: –Número de camadas: 1 –Número de neurônios: 1 –Função de Ativação: passo –Conexões feedforward –Taxa de aprendizagem (η): 0.1 –Número de ciclos: 2 x1x1 x2x2 Saída

6 Professor: Frederico Brito Fernandes 6/8 Disciplina: Inteligência Artificial (2) Função OR: teste Depois de realizar o treinamento, você irá realizar a fase de teste Essa fase é parecida com a anterior, porém: –Você já possui a rede treinada, ou seja, possui os pesos Para realizar seus testes, utilize os mesmo parâmetros –Número de camadas: 1 –Número de neurônios: 1 –Função de Ativação: passo –Pesos: pegue os últimos pesos do seu treinamento ABCD 1 X1X2Saída da Rede

7 Professor: Frederico Brito Fernandes 7/8 Disciplina: Inteligência Artificial (3) Reconhecimento de 2 caracteres Dadas as representações de um T e um H, crie os pares de entrada e saída dessa rede. Em seguida, monte a topologia da Rede, e realize o aprendizado, usando os parâmetros abaixo: –Número de camadas: 1 –Número de neurônios: 1 –Função de Ativação: passo –Conexões feedforward –Taxa de aprendizagem (η): 0.1 –Número de ciclos: 2

8 Professor: Frederico Brito Fernandes 8/8 Disciplina: Inteligência Artificial (4) Análise de Crédito A partir dos dados abaixo sobre bons e maus pagadores: Monte a topologia da Rede, e realize o aprendizado, usando os parâmetros abaixo: –Número de camadas: 1 –Número de neurônios: 1 –Função de Ativação: passo –Conexões feedforward –Taxa de aprendizagem (η): 0.1 –Número de ciclos: 2 IdadeRendaFilhosSexoCLASSE 25R$ 1.400,001MBOM (1) 50R$ 3.800,000FMAU (0) 36R$ ,008MMAU (0) 18R$ 600,002FBOM (1) Normalize As entradas


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