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Redes Neurais ArtificiaisRedes Neurais Artificiais
Aplicações em Telecomunicações
Prof. João Marcos Meirelles da Silva, D.Sc.
Professor Adjunto II do Departamento de Engenharia de Telecomunicações Universidade Federal Fluminense – Niterói – Rio de Janeiro
www.professores.uff.br/jmarcos
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O que são?O que são?
Busca por “emular” o mecanismo utilizadopelo cérebro para resolver problemascomplexos, suplantando as limitaçõesimpostas pelo modelo Von Neumann de computação…
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Por quê Redes Neurais Artificiais?Por quê Redes Neurais Artificiais?
� Desafio de Utilizar máquinas para realizar tarefas “fáceis” para os seres humanos:– Reconhecimento de escrita– Reconhecimento de faces– Mapeamento de conhecimento tácito– Problemas de otimização com restrições
→ Algoritmos convencionais não lidam bemcom esses problemas !
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AplicaAplicaççõesões
� Processamento de sinais (vídeo, áudio, imagem, texto, etc...)
� Controle e automação� Reconhecimento de Padrões� Clusterização� Auxílio a diagnóstico em medicina� Síntese de fala� Problemas de Otimização com restrições
conflitantes� Etc..
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AplicaAplicaçções em Telecomunicaões em Telecomunicaççõesões
� Segurança– Detecção de Intrusão em redes– Criptografia/Criptoanálise– Esteganografia e marcas d’água– Reconhecimento de voz e locutor
� Desempenho– Gerenciamento Inteligente de Redes– Compactação de dados– Predição de falhas– Correlação de Alarmes
Firewalls mais Inteligentes
Busca por Padrões
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VantagensVantagens
� Capacidade de aprendizado, esquecimento e reaprendizado (adaptação)
� Generalização� Robustez� Não requer um modelo matemático do
problema
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DesvantagensDesvantagens
� Instabilidade (nas redes realimentadas)� Mínimos Locais� Problemas de aprendizagem (convergência
prematura, overtraining , etc...)� Parâmetros a serem ajustados� Etc...
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Redes Neurais Artificiais: Quando Usar?Redes Neurais Artificiais: Quando Usar?
Existe um modelo matemático que resolve o seu problema a um custo razoável?
� SIM → Então Use-o ! � NÃO → Então pense em usar Redes Neurais Artificiais !
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HistHistóórico das rico das RNAsRNAs
McCulloch e Pitts
Hebb
Rosenblatt
Linha do Tempo
(Psiquiatra e matemático)
1943 1949 1958
(The Organization of Behavior)
(Modelo Perceptron)
Widrow e Hoff(Regra Delta)
Rumelhar et al.(Backpropagation)
Hopfield e Tank(Otimização Combinatória)
1960 1986 80’
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O O NeurônioNeurônioBiolBiolóógicogico
Figura 1: Neurônios do córtex cerebral.
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O Neurônio BiolO Neurônio Biolóógicogico
Figura 2: Representação de um neurônio biológico.
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O Neurônio BiolO Neurônio Biolóógicogico
Figura 3: Exemplo de sinapse.
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E a memE a memóória, onde reside?ria, onde reside?
Figura 4: Neurônios de diferentes espécies
→ Nas sinapses !
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E o aprendizado?E o aprendizado?
Figura 5: Evolução de um neurônio humano
→ Alteração nas sinapses !
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Neurônio ArtificialNeurônio Artificial
MISO
e1e2e3
en
S
estado
Ativo ou excitado → S > S0
Inativo → S < S0
Figura 6: O neurônio biológicovisto como um sistema MISO.
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Neurônio ArtificialNeurônio Artificial
Figura 7: Modelo matemático de um neurônio (perceptron).
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Neurônio ArtificialNeurônio Artificial
Figura 8: Detalhamento do modelo.
)( , ,1
kkkkk
m
jjkjk vybuvxwu ϕ=+== ∑
=
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Neurônio ArtificialNeurônio Artificial
Figura 9: Modelo simplificado do neurônio.
)(
,
,1
kk
kkk
m
jjkjk
vy
buv
xwu
ϕ=+=
= ∑=
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Como os neurônios formam uma rede?Como os neurônios formam uma rede?
ORGANIZAÇÃO EM CAMADAS !
Figura 10: Córtex cerebral.
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Redes Redes FeedfowardFeedfoward
Figura 11: Modelo de rede feedfoward.
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Emprego das RNAEmprego das RNA
• Classificação de Padrões
• Interpolação de funções
• Associação de Padrões
Os problemas onde as RNA são empregadaspodem ser incluídos dentre uma das categorias principais:
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ClassificaClassificaçção de Padrõesão de Padrões
Figura 12: Exemplo de problema de classificação.
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ClassificaClassificaçção de Padrõesão de Padrões
Figura 13: Há diferentes critérios para classificação…
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AprendizadoAprendizado
Mas, como as Redes Neurais
Artificiais “aprendem” alguma
Tarefa?
Há algumas formas chamadas de “paradigmas de aprendizado”. Veremosapenas as duas principais…
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AprendizadoAprendizado
Aprendizado sem Professor(não supervisionado)
Aprendizado com Professor(supervisionado)
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Aprendizado SupervisionadoAprendizado Supervisionado
Figura 14: Esquema do Aprendizado Supervisionado.
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Aprendizado SupervisionadoAprendizado Supervisionado
1. Aprendizado requer treinamento;2. Treinamento = Problema de Otimização;3. Problema de otimização → Minimização do Erro de Saída !
),( ii dx
Dado:
A rede encontra:
iidy ≈
Objetivo:
0=⇒= iiiedy
Figura 15: Identificação de Sistemas
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Aprendizado SupervisionadoAprendizado Supervisionado
Função Objetivo = Erro Médio Quadrático na Saída
∑=
=m
kk nenE
1
2 )(2
1)(
Método → Gradiente Descendente
)()()1(
)(
)()()(
nwnwnw
nw
nEnwnw
iii
iii
∆+=+∂∂−=∆→ α
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Problemas no treinamentoProblemas no treinamento
O processo de treinamento da RNA pode sofrer com alguns problemas, levando-a a um desempenho inadequado:
1. Paralisia→ A rede não aprende e erra
em demasia;
2. Overtraining→ A rede não consegue
“generalizar”
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Aprendizado não supervisionadoAprendizado não supervisionado
?),( ix
Neste caso, a resposta desejada di não é fornecida.
A rede encontra:
)ˆ,(ii yx
→ Critério: Por exemplo, o de “classificação por similaridade”!
Figura 16: Aprendizado sem professor.
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IdentificaIdentificaçção de Padrões com ruão de Padrões com ruíídodo
Figura 17: Identificação de padrões com ruído.
• Entradas: Padrões de A a F formados por 63 pixels (7x9)
• Rede de Kohonen
• Aprendizado nãosupervisionado.
• Rede previamente treinada.
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Compressão de DadosCompressão de Dados
• Entradas: Padrões de A a J formados por 63 pixels (7x9)
• Rede feedfoward do tipo 63 x N x 63
• Camada de saída só é útilpara a fase de treinamento
• Após treinamento, a camadaintermediária oferece o padrãocomprimido para cada padrãoapresentado.
Figura 18: Padrões originais.
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Compressão de DadosCompressão de Dados
N < 63
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Compressão de DadosCompressão de Dados
1631
0
1
1
0
0
x
M
1631
0
1
1
0
0
x
M
[ ]TxNAv 112,075,063,0 −−= LN < 63
codevector
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Compressão de DadosCompressão de Dados
[ ]TNxJBA vvvv 10L= codebook
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Compressão de DadosCompressão de Dados
Após o treinamento, apenasmetade da rede é necessáriapara o trabalho de compressão e descompressão !
A rede é então desmembradaem duas…
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Compressão de DadosCompressão de Dados
Transmissor Receptor
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Compressão de DadosCompressão de Dados
Transmissor Receptor
Pesos da RNA
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Compressão de DadosCompressão de Dados
Transmissor Receptor
Pesos da RNA
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Compressão de DadosCompressão de Dados
Transmissor Receptor
VA
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Compressão de DadosCompressão de Dados
Transmissor Receptor
VA
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Compressão de DadosCompressão de Dados
Transmissor Receptor
VA
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Compressão de DadosCompressão de Dados
Transmissor Receptor
VA
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Compressão de DadosCompressão de Dados
Transmissor Receptor
VA
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PrediPrediçção de Cobertura*ão de Cobertura*
� Desenvolver ferramenta que permita predizer o nível de potência recebida em uma determinada posição de um terreno;
� Frequência escolhida para testes: 150MHz;� Percurso de ~35 Km a partir da Base Aérea de
Santa Cruz pela Av. Brasil;
* TCC dos alunos Gilbert Ferreira e Ericson Bittencourt
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PrediPrediçção de Coberturaão de Cobertura
Figura 19 : Configuração experimental
Figura 20: Medições 2009/2010
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PrediPrediçção de Coberturaão de Cobertura
• ∆S ≈ 35 Km
• Vel. ≈ 20Km/h
• T = 105 min
• 1 amostra a cada 2 s
• 3.150 medições
Figura 21: Representação do trajeto.
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PrediPrediçção de Coberturaão de Cobertura
Grau 0 : Visada Direta Grau 1 : Suaves obstruções
Grau 2 : Poucas obstruções nalinha de visada
Grau 3 : Obstruções que ultrapassamA 1a. Zona de Fresnel
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PrediPrediçção de Coberturaão de Cobertura
Tabela 1 : Extrato do arquivo contendo as medições.
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PrediPrediçção de Coberturaão de Cobertura
Figura 22 : Dados experimentais 2009/2010.
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PrediPrediçção de Coberturaão de Cobertura
Figura 23 : Resultados obtidos
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O Futuro...O Futuro...
IBM desenvolve chip que “reage” como o cérebro e “sente” eventos.
Projeto SyNAPSE
• Reconhecer padrões
• Fazer previsões
• Aprender com os próprioserros
• 3,8 milhões de transistores em4,2 mm2
• CPU atual com 2 bilhões de transistores não pode executartarefas semelhantes
http://adrenaline.uol.com.br/forum/tecnologia/358491-noticia-ibm-desenvolve-chip-que-reage.html
11 de agosto de 2011
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O Futuro...O Futuro...
Projeto SyNAPSE IBM
“A Cognitive Computing Project…”
http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/business_analytics/article/cognitive_computing.html
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O Futuro...O Futuro...
Projeto SyNAPSE IBM
“A Cognitive Computing Project…”
Estamos mais próximos ???
http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/business_analytics/article/cognitive_computing.html
Hasta la vista, Baby !
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PerguntasPerguntas??
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Obrigado !
PARA MAIS INFORMAÇÕES...
Cadeira Optativa de Introdução às Redes Neurais Artif iciais, onde a ênfase é o domínio das principais arquiteturas d e redes e suas aplicações em Telecomunicações.
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ReferênciasReferências
“ Artificial Neural Networks ” – A Comprehensive Foundation – Simon Haykin – 2 nd. Edition – Prentice-Hall
“ Fundamentals of Neural Networks – Architectures, Algo rithms andApplications ” - Laurenne Fausset
“ Neural Networks for Optimization and Signal Processing ” – Cichokiand Unbehauen – Wiley, 1993
“ Neural Networks for Pattern Recognition ” – Bishop, C.M. – Oxford 1999.
Sociedade Brasileira de Redes Neuraishttp://www.sbrn.org.br/