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Redes Neurais Artificiais
Prof. Júlio Cesar Nievola
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Redes Neurais Artificiais
Sistemas Neurais Artificiais Conexionismo Sistemas Adaptativos Neurocomputadores Sistemas Massivamente Paralelos Distribuídos Redes Neurais (Artificiais)
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Redes Neurais Artificiais
Reunião no Dartmouth College Paradigmas básicos: Simbólico Conexionista Perceptron (1 camada de pesos ajustáveis) Descrédito a partir do final da década 60 Impulso a partir da década de 80
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Computador x cérebro Velocidade de processamento
CPU: Clock (Cray 3) 4.2ns Neural: disparo neurônio ms Ordem de processamento CPU: serial Neural: paralelo Abundância e complexidade: CPU: um ou poucos processadores Neural: neurônios; conexões/neurônio
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Computador x cérebro Armazenamento do conhecimento Tolerância a falhas
CPU: estritamente relocável Neural: adaptativo Tolerância a falhas CPU: mínima, senão inexistente Neural: boa Controle do processamento CPU: controle autocrático, centralizado Neural: controle anárquico, distribuído
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Elemento de base Neurônio simplificado Componentes: Axônio Dendritos
Sinapses
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Forma Matemática Simplificada
Dendritos: entradas Corpo celular: Soma ponderada Função não-linear Axônio: distribuição aos neurônios
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Terminologia Elementos de Processamento:
Nós Memória de curto prazo População Ligações entre elementos de processamento Peso (Força de) interconexão Memória de longo prazo
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Aprendizagem Supervisionada Não-supervisionada Com reforço
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Etapas de Projeto Definir o problema Escolher informação
Obter dados Criar arquivos rede Treinar a rede Testar a rede Uso em campo
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Topologias: Construtiva
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Topologias: Hopfield
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Topologias: Recorrente
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Topologias: Não-Supervisionada
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Sub- e sobre-ajuste do polinômio
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Validação Cruzada I Evita sobreposição nos conjuntos de teste
Passo 1: os dados são divididos em k subconjuntos de mesmo tamanho Passo 2: em cada instante um subconjunto é usado para teste e os demais para treinamento Isto é chamado validação cruzada de fator k Normalmente os subconjuntos são estratificados antes de realizar a validação cruzada Faz-se a média das estimativas de erro para obter o erro estimado geral
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Validação Cruzada II Método padrão para avaliação: validação cruzada estratificada com fator 10 A realização de vários experimentos tem demonstrado que 10 é a melhor escolha A estratificação reduz a variância da estimativa Opção melhor: validação cruzada estratificada com fator 10 repetida (10 x)
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Extração de Regras É a tarefa de converter modelos de redes neurais treinadas em representações mais facilmente compreensíveis Surgiu em função de Data Mining boom Interesse em métodos como boosting, bagging e error-correcting output codes
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Características dos Métodos de Extração de Regras
Compreensibilidade Quanto são humanamente compreensíveis Fidelidade Quanto modela a RNA da qual foi extraída Precisão Previsão precisa sobre exemplos não vistos Escalabilidade Grandes espaços de entrada, unidades e conexões Generalidade Treinamento especial e/ou restrições
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Implementações Características-chave: Possibilidades de implementação
Computacionalmente intensivas Massivamente paralelas Grandes requisitos de memória Possibilidades de implementação Computadores convencionais Computadores dedicados Implementação em hardware específico
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Razões para utilização Paralelismo Capacidade de adaptação Memória distribuída Capacidade de generalização Facilidade de construção
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Limites de utilização Simulação em máquinas seqüenciais A passagem da simulação para a implementação em hardware está no início O desempenho é dependente da qualidade e da pertinência do pré-tratamento efetuado
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Características de uma boa aplicação Regras de resolução do problema desconhecidas ou difíceis de formalizar Dispõe-se de um grande conjunto de exemplos e suas soluções Necessita-se de grande rapidez na resolução do problema, p.ex. Tempo real Não existem soluções tecnológicas atuais
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Domínios de aplicação privilegiados Reconhecimento de formas Tratamento de sinal Visão, fala Previsão e modelagem Auxílio à decisão Robótica
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