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Redes Neurais Uso de Redes Neurais MLP para resolver problemas de reconhecimento de padrões Alexandre de Oliveira Stauffer.

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Apresentação em tema: "Redes Neurais Uso de Redes Neurais MLP para resolver problemas de reconhecimento de padrões Alexandre de Oliveira Stauffer."— Transcrição da apresentação:

1 Redes Neurais Uso de Redes Neurais MLP para resolver problemas de reconhecimento de padrões Alexandre de Oliveira Stauffer

2 Modelo Geral... X1X1 X2X2 XNXN W1W1 W2W2 WNWN Função de Ativação Função de Propagação Y

3 1, se Z>=1 0, cc Modelo bidimensional X1X1 X2X2 W1W1 W2W2 Z=X 1 W 1 +X 2 W 2 Y Z=21

4 Modelo bidimensional 1 1 X1X1 X2X2 2X 1 -3X 2 -1=0

5 Treinamento Reconhecer função lógica OR; Pesos Iniciais: [1, 1] Bias Inicial: 3 Y=1, se X 1 +X 2 -3>=0 Y=0, cc Regra Delta: ΔW i =-λεX

6 X 1 +X 2 -3=0 Dinâmica de Treinamento 1 1 X1X1 X2X2 X1X1 X2X2 YT ε X 1 +2X 2 -2=0 2X 1 +2X 2 -1=0

7 Redes MLP – Backpropagation X Y

8 MLP: Treinamento Conjuntos: treinamento, testes e validação; devem possuir amostras de todas as classes; devem possuir amostras bem distribuídas de todas as classes;

9 MLP: Treinamento Treinamento Erro T

10 MLP: Normalização Ordenadas da entrada com magnitudes diferentes: Pressão Sangüínea; Idade; Taxa de colesterol no sangue; Xi=(Xi-μ)/σ μ – estimador da média; σ - estimador do desvio padrão;

11 MLP: Iniciar Pesos 0 1 Devem ser próximos de zero; Devem ser inicializados de forma randômica (uniformemente distribuídos);

12 MLP: Tx. Aprendizagem Erro W Solução: Taxa de aprendizagem adaptativa, que diminua com o tempo de aprendizagem;

13 MLP: Termo Momentum Erro W Diminui instabilidade da rede; Regra Delta: ΔW i+1 =-λεX+α ΔW i

14 MLP: Matriz de Confusão Resultado Esperado DígitosLetras 0125IOSZ Resultado da RNA Dígitos Letras I O S Z Total:

15 MLP: Estimadores Estimador da média: centro de cada classe; Estimador de desvio padrão: grau de dispersão da classe em torno de sua média; Mais DispersasMenos Dispersas ClasseDPClasseDP 293,3293B71,4913 R89,0912P72, ,4283F72,5803 N87,4772Zero72,6019 M87,1319O72,6642

16 MLP: PCA Redução na dimensão do vetor de entradas; Perda de informação; Diminuição na complexidade da RNA; Eliminação de Ruídos; Calculado a partir da matriz de covariância;

17 Referências C. M. Bishop, Neural Network for Pattern Recognition, Oxford University, A. P. Braga, A. P. L. F. Carvalho, T. B. Ludemir, Fundamentos de Redes Neurais Artificiais, XI Escola de Computação,


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