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PublicouFernanda Borja Valgueiro Alterado mais de 8 anos atrás
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Redes Neurais Artificiais Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA – PUCPR Especialização em Inteligência Computacional
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais2 Redes Neurais Artificiais Sistemas Neurais Artificiais Conexionismo Sistemas Adaptativos Neurocomputadores Sistemas Massivamente Paralelos Distribuídos Redes Neurais (Artificiais)
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais3 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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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais4 Computador x cérebro Velocidade de processamento CPU: Clock (Cray 3) 4.2ms Neural: disparo neurônio ms Ordem de processamento CPU: serial Neural: paralelo Abundância e complexidade: CPU: um ou poucos processadores Neural: 10 11 -10 14 neurônios; 10 3 -10 4 conexões/neurônio
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais5 Computador x cérebro Armazenamento do conhecimento 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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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais6 Elemento de base Neurônio simplificado Componentes: Axônio Dendritos Sinapses
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais7 Forma Matemática Simplificada Dendritos: entradas Corpo celular: Soma ponderada Função não-linear Axônio: distribuição aos neurônios
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais8 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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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais9 Aprendizagem Supervisionada Não-supervisionada Com reforço
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais10 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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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais11 Topologias: Construtiva
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais12 Topologias: Hopfield
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais13 Topologias: Recorrente
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais14 Topologias: Não-Supervisionada
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais15 Classificação das RNAs
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais16 Sub- e sobre-ajuste do polinômio
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais17 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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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais18 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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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais19 Implementações Características-chave: Computacionalmente intensivas Massivamente paralelas Grandes requisitos de memória Possibilidades de implementação Computadores convencionais Computadores dedicados Implementação em hardware específico
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais20 Redes Neurais Artificiais Razões para utilização Paralelismo Capacidade de adaptação Memória distribuída Capacidade de generalização Facilidade de construção
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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais21 Redes Neurais Artificiais 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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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais22 Redes Neurais Artificiais 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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Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR Especialização em Inteligência Computacional Redes Neurais Artificiais23 Redes Neurais Artificiais Domínios de aplicação privilegiados Reconhecimento de formas Tratamento de sinal Visão, fala Previsão e modelagem Auxílio à decisão Robótica
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