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PublicouIsabel De Pina Alterado mais de 9 anos atrás
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Redes Neurais Artificiais
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Introdução RNA são modelos matemáticos que se assemelham às estruturas neurais biológicas Capacidade computacional adquirida por meio de aprendizado e generalização Aprendizado associado à capacidade de adaptação dos parâmetros como consequência da relação com o meio externo
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Introdução Qualidade da rede neural e ponto de parada de treinamento são estabelecidos por parâmetros de treinamento O processamento da informação em RNA é feito por meio de estruturas neurais artificiais Processamento realizado de maneira paralela e distribuída por elementos processadores relativamente simples Cada elemento processador é um neurônio
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Neurônio Artificial uf(u) x1x1 x2x2 x1x1 xnxn W1W1 W2W2 WnWn y=f(u) São dados: - Vetor de entrada X = {x1, x2,..., xn} - Cada entrada Xi tem um peso Wi - Saída linear u = somatória das entradas ponderadas pelos pesos. - Saída do neurônio (saída de ativação) é obtida pela aplicação de uma função de ativação à saída linear (u)
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Função de Ativação Pode assumir várias formas, geralmente não lineares Exemplo função Unipolar (função de limiar): f(u)= 0 se u < Ө 1 se u >= Ө
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Função de Ativação Exemplo função unipolar: Considere um neurônio com duas entradas binárias e os seguintes parâmetros: W 1 = 1 W 2 = 1 Ө = 0,5
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Redes Neurais Artificiais Conexão entre neurônios gera as sinapses e a construção de redes neurais Uma rede com vários neurônios interconectados e organizados em camadas é chamada de Rede Neural Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) Formato básico de uma MLP: Camada de entrada Uma ou mais camadas intermediárias Camada de saída
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Redes Neurais Artificiais
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Rede Feedforward Composta por uma ou mais camadas de processamento As conexões são definidas por um conjunto de pesos sina ṕ ticos As saídas de uma camada devem se conectar somente às entradas da próxima camada
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Redes Recorrentes As saídas de uma camada podem ser ligadas às entradas de neurônios da mesma camada ou inferiores
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Treinamento Consiste no ajuste das configurações da rede Treinamento supervisionado Treinamento por correção de erros Algoritmo Backpropagation Passo de aprendizado Convergência
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Estudo de Caso 1 Treinamento explícito de uma rede para reconhecimento de padrões Testes com a aplicação SisIP.exe
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Estudo de Caso 2
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Tipo de Emprego: Autônomo: 0 Empregado: 0.5 Empresário: 1 Tempo de Emprego 1: 0 2: 0.2 5: 0.4 10: 0.6 20: 0.8 Classe de Renda A: 0 B: 0.5 C: 1 Possui Fiador? Sim: 1 Não: 0 Tempo C/C 0: 0 1: 0.1 2: 0.2 5: 0.3 10: 0.4 20: 0.5 Classe de Pontualidade A: 0 B: 0.5 C: 1
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Referências Bibliográficas * Braga, A.P.; Carvalho, A.C.P.L.F.; Ludermir, T.B.: Capítulo “Redes Neurais Artificiais”, Livro “Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações”, Editora Manole, 2005. * Notas de aula do Professor Márcio Leandro Gonçalves
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