Prof. Júlio Cesar Nievola Máquinas Lineares Prof. Júlio Cesar Nievola
Máquinas Lineares Também são chamados de grupos “o vencedor leva tudo” e de grupos de escolha. As máquinas lineares generalizam os modelos de célula única e são úteis para problemas de reconhecimento de padrões onde a entrada deve ser colocada em uma de várias classes. Para cada conjunto de entradas somente uma célula do grupo está com sua saída ativa, enquanto que todas as outras estão inativas. Devido a esta característica também são indicadas para problemas de detecção de faltas, onde for assumido que somente uma falta pode ocorrer na unidade de tempo.
Máquinas Lineares
Máquinas Lineares Se duas ou mais células obtiverem a soma máxima então elas terão ativação com valor 0 (ou desconhecido). Estes grupos de células foram chamadas de máquinas lineares por Nilsson porque cada célula calcula sua soma ponderada linearmente em relação a suas entradas e também são chamadas de grupos de escolha porque exatamente uma célula do grupo será selecionada. Dado um modelo de célula única, é fácil construir uma máquina linear equivalente, ou seja, a máquina linear é, pelo menos, tão potente quando o modelo de célula única em termos de representação. As máquinas lineares com exatamente 2 células de decisão podem ser transformadas no modelo de célula única, ou seja, máquinas lineares com 2 células e modelos de célula única são capazes de representar o mesmo conjunto de funções booleanas separáveis.
Máquinas Lineares
Máquinas Lineares
Dados para o algoritmo do bolso com catraca para máquinas lineares
Máquinas Lineares
Algoritmo com Catraca para Máquinas Lineares
Algoritmo com Catraca para Máquinas Lineares (cont.)