uma rede neural para o reconhecimento de números binários
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Uma RedeNeural para oReconheci-mento deNúmerosBinários
Alander Pereirados Santos
Objetivo
Problema
Projeto
Exemplo daAplicação
Conclusões
Referências
Agradecimentos
Uma Rede Neural para oReconhecimento de Números Binários
CCM102 - Inteligência Artificial
Alander Pereira dos Santos
Universidade Federal do ABCCentro de Matemática, Computação e Cognição
Uma RedeNeural para oReconheci-mento deNúmerosBinários
Alander Pereirados Santos
Objetivo
Problema
Projeto
Exemplo daAplicação
Conclusões
Referências
Agradecimentos
Objetivo
Projetar e implementar um sistema de IA que:Seja completo e útilAbordagem inerente às técnicas estudadas em sala deaula
Análise teórica do modelo escolhido
Uma RedeNeural para oReconheci-mento deNúmerosBinários
Alander Pereirados Santos
Objetivo
Problema
Projeto
Exemplo daAplicação
Conclusões
Referências
Agradecimentos
Definição e exemplos
Dado um nibble como padrão de entrada, treinar umarede neural para que reconheça este padrão e ourecupere a informação que estiver corrompida.
Figura : 1 entrada: padrão para o treinamento; processamento: padrão para associação; saída: padrãoassociado
Algumas aplicações:Armazenamento e recuperação de imagensCódigos de Correção de Erros
Hamming e Reed-Solomon
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Problema
Projeto
Exemplo daAplicação
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Referências
Agradecimentos
Arquitetura, projeto e ténicas I
Uso da linguagem Java para o desenvolvimento daaplicação
Configurada nos padrões de uma Applet Java
Hopfield [Heaton, 2008] como arquitetura de redeneural
Rede com realimentação e comportamento dinâmicoRede não supervisionada
Neunônio segue o modelo McCulloch-PittsMemória Associativa
Capacidade de recuperar informações memorizadas,mesmo com informação inicial incompleta ou corrompida
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Projeto
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Conclusões
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Arquitetura, projeto e ténicas II
Modelo de classes representando o projeto da aplicação:
Figura : 2 Diagrama de classes
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Problema
Projeto
Exemplo daAplicação
Conclusões
Referências
Agradecimentos
Arquitetura, projeto e ténicas III
Características da rede:
Figura : 3 Neurônio de McCulloch-Pitts
O limiar da rede é calculádo através da função deHeaveside
função de escala: Θ(x) = 1 se x ≥ 0 e Θ(x) = 0 casocontráriosaída em binário
Normalização da rede segue uma função sigmoidalonde sng(x) = 1 se z > 0 e sng(x) = −1 se z ≤ 0.
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Projeto
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Conclusões
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Arquitetura, projeto e ténicas IV
Regra de aprendizagem para o peso wij para umpadrão : wij = xixj
caso para um único padrão de aprendizadopara mais de um padrão é utilizada a Regra de HebbGeneralizada
Função de Relaxação ou minimização de energiapesos entre neurônios são simétricos: wij = wji
define-se um peso nulo da realimentação de cadaneurônio i.e. wii = 0
A função de relaxação sempre garante que a rederelaxa para um estado estávelA rede tem a capacidade de generalizar para novospadrões
o valor inverso do padrão de treinamento
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Projeto
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Conclusões
Referências
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Arquitetura, projeto e ténicas V
Execução da rede:
A rede recebe como parâmetro de entrada as linhasda matriz de pesos
Cada linha é atribuída a um dos quatro neurônios
A função de ativação da rede recebe comoparâmetro o valor do padrão a ser encontrado
A saída é um sequência de um nibble representando opadrão encontrado ou um valor desconhecido.
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Projeto
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Aplicação em java que implementa redeneural de Hopfield I
Treinamento da rede
Figura : 4Treinamento da rede
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Projeto
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Conclusões
Referências
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Aplicação em java que implementa redeneural de Hopfield II
Testando com o padrão 1001
Figura : 5Executando a rede com o padrão 1001
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Problema
Projeto
Exemplo daAplicação
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Aplicação em java que implementa redeneural de Hopfield III
Testando com o padrão 1000
Figura : 6Executando a rede com o padrão 1000
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Projeto
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Aplicação em java que implementa redeneural de Hopfield IV
Testando com o padrão 0101
Figura : 7Executando a rede com o padrão 0101
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Projeto
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Aplicação em java que implementa redeneural de Hopfield V
Testando com o padrão 0110
Figura : 8Executando a rede com o padrão 0110. Padrão encontrado generalizado
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Modelo relativamente fácil de implementação, tantoem software quanto em hardwareO modelo reconhece padrões previamente treinadosO modelo consegue generalizar para novos problemas
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Introduction to Neural Networks for Java, 2ed, HeatonResearch, Inc. Outubro, 2008
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