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Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos           Uma Rede Neural para o
Objetivo

Problema
                  Reconhecimento de Números Binários
Projeto                   CCM102 - Inteligência Artificial
Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências
                            Alander Pereira dos Santos
Agradecimentos
                                 Universidade Federal do ABC
                       Centro de Matemática, Computação e Cognição
Objetivo

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema
                     Projetar e implementar um sistema de IA que:
Projeto                 Seja completo e útil
Exemplo da              Abordagem inerente às técnicas estudadas em sala de
Aplicação
                        aula
Conclusões

Referências          Análise teórica do modelo escolhido
Agradecimentos
Definição e exemplos

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
                         Dado um nibble como padrão de entrada, treinar uma
   mento de
   Números
                         rede neural para que reconheça este padrão e ou
    Binários             recupere a informação que estiver corrompida.
Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos
                  Figura : 1 entrada: padrão para o treinamento; processamento: padrão para associação; saída: padrão
                  associado




                         Algumas aplicações:
                                Armazenamento e recuperação de imagens
                                Códigos de Correção de Erros
                                       Hamming e Reed-Solomon
Arquitetura, projeto e ténicas I

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira      Uso da linguagem Java para o desenvolvimento da
  dos Santos
                     aplicação
Objetivo                Configurada nos padrões de uma Applet Java
Problema

Projeto
                     Hopfield [Heaton, 2008] como arquitetura de rede
Exemplo da
                     neural
Aplicação
                        Rede com realimentação e comportamento dinâmico
Conclusões
                        Rede não supervisionada
Referências
                            Neunônio segue o modelo McCulloch-Pitts
Agradecimentos
                        Memória Associativa
                            Capacidade de recuperar informações memorizadas,
                            mesmo com informação inicial incompleta ou corrompida
Arquitetura, projeto e ténicas II

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de       Modelo de classes representando o projeto da aplicação:
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos




                                     Figura : 2 Diagrama de classes
Arquitetura, projeto e ténicas III

  Uma Rede
 Neural para o    Características da rede:
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação                           Figura : 3 Neurônio de McCulloch-Pitts
Conclusões

Referências

Agradecimentos        O limiar da rede é calculádo através da função de
                      Heaveside
                          função de escala: Θ(x) = 1 se x ≥ 0 e Θ(x) = 0 caso
                          contrário
                          saída em binário
                      Normalização da rede segue uma função sigmoidal
                      onde sng(x) = 1 se z > 0 e sng(x) = −1 se z ≤ 0.
Arquitetura, projeto e ténicas IV

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de          Regra de aprendizagem para o peso wij para um
   Números
    Binários         padrão : wij = xi xj
Alander Pereira
  dos Santos
                        caso para um único padrão de aprendizado
                        para mais de um padrão é utilizada a Regra de Hebb
Objetivo
                        Generalizada
Problema

Projeto
                     Função de Relaxação ou minimização de energia
Exemplo da              pesos entre neurônios são simétricos: wij = wji
Aplicação
                        define-se um peso nulo da realimentação de cada
Conclusões
                        neurônio i.e. wii = 0
Referências

Agradecimentos       A função de relaxação sempre garante que a rede
                     relaxa para um estado estável
                     A rede tem a capacidade de generalizar para novos
                     padrões
                        o valor inverso do padrão de treinamento
Arquitetura, projeto e ténicas V

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos
                  Execução da rede:
Objetivo             A rede recebe como parâmetro de entrada as linhas
Problema             da matriz de pesos
Projeto

Exemplo da
                     Cada linha é atribuída a um dos quatro neurônios
Aplicação
                     A função de ativação da rede recebe como
Conclusões

Referências
                     parâmetro o valor do padrão a ser encontrado
Agradecimentos       A saída é um sequência de um nibble representando o
                     padrão encontrado ou um valor desconhecido.
Aplicação em java que implementa rede
                  neural de Hopfield I
  Uma Rede
 Neural para o    Treinamento da rede
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos




                                    Figura : 4Treinamento da rede
Aplicação em java que implementa rede
                  neural de Hopfield II
  Uma Rede
 Neural para o    Testando com o padrão 1001
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos




                                Figura : 5Executando a rede com o padrão 1001
Aplicação em java que implementa rede
                  neural de Hopfield III
  Uma Rede
 Neural para o    Testando com o padrão 1000
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos




                                Figura : 6Executando a rede com o padrão 1000
Aplicação em java que implementa rede
                  neural de Hopfield IV
  Uma Rede
 Neural para o    Testando com o padrão 0101
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos




                                Figura : 7Executando a rede com o padrão 0101
Aplicação em java que implementa rede
                  neural de Hopfield V
  Uma Rede
 Neural para o    Testando com o padrão 0110
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos




                        Figura : 8Executando a rede com o padrão 0110. Padrão encontrado generalizado
Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema
                  Modelo relativamente fácil de implementação, tanto
Projeto           em software quanto em hardware
Exemplo da
Aplicação
                  O modelo reconhece padrões previamente treinados
Conclusões        O modelo consegue generalizar para novos problemas
Referências

Agradecimentos
Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
                  Introduction to Neural Networks for Java, 2ed, Heaton
Aplicação
                  Research, Inc. Outubro, 2008
Conclusões

Referências

Agradecimentos
Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

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  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto
                  Obrigado!   Voltar
Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos

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Uma Rede Neural para o Reconhecimento de Números Binários

  • 1. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Uma Rede Neural para o Objetivo Problema Reconhecimento de Números Binários Projeto CCM102 - Inteligência Artificial Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Alander Pereira dos Santos Agradecimentos Universidade Federal do ABC Centro de Matemática, Computação e Cognição
  • 2. Objetivo Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projetar e implementar um sistema de IA que: Projeto Seja completo e útil Exemplo da Abordagem inerente às técnicas estudadas em sala de Aplicação aula Conclusões Referências Análise teórica do modelo escolhido Agradecimentos
  • 3. Definição e exemplos Uma Rede Neural para o Reconheci- Dado um nibble como padrão de entrada, treinar uma mento de Números rede neural para que reconheça este padrão e ou Binários recupere a informação que estiver corrompida. Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 1 entrada: padrão para o treinamento; processamento: padrão para associação; saída: padrão associado Algumas aplicações: Armazenamento e recuperação de imagens Códigos de Correção de Erros Hamming e Reed-Solomon
  • 4. Arquitetura, projeto e ténicas I Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira Uso da linguagem Java para o desenvolvimento da dos Santos aplicação Objetivo Configurada nos padrões de uma Applet Java Problema Projeto Hopfield [Heaton, 2008] como arquitetura de rede Exemplo da neural Aplicação Rede com realimentação e comportamento dinâmico Conclusões Rede não supervisionada Referências Neunônio segue o modelo McCulloch-Pitts Agradecimentos Memória Associativa Capacidade de recuperar informações memorizadas, mesmo com informação inicial incompleta ou corrompida
  • 5. Arquitetura, projeto e ténicas II Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Modelo de classes representando o projeto da aplicação: Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 2 Diagrama de classes
  • 6. Arquitetura, projeto e ténicas III Uma Rede Neural para o Características da rede: Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Figura : 3 Neurônio de McCulloch-Pitts Conclusões Referências Agradecimentos O limiar da rede é calculádo através da função de Heaveside função de escala: Θ(x) = 1 se x ≥ 0 e Θ(x) = 0 caso contrário saída em binário Normalização da rede segue uma função sigmoidal onde sng(x) = 1 se z > 0 e sng(x) = −1 se z ≤ 0.
  • 7. Arquitetura, projeto e ténicas IV Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Regra de aprendizagem para o peso wij para um Números Binários padrão : wij = xi xj Alander Pereira dos Santos caso para um único padrão de aprendizado para mais de um padrão é utilizada a Regra de Hebb Objetivo Generalizada Problema Projeto Função de Relaxação ou minimização de energia Exemplo da pesos entre neurônios são simétricos: wij = wji Aplicação define-se um peso nulo da realimentação de cada Conclusões neurônio i.e. wii = 0 Referências Agradecimentos A função de relaxação sempre garante que a rede relaxa para um estado estável A rede tem a capacidade de generalizar para novos padrões o valor inverso do padrão de treinamento
  • 8. Arquitetura, projeto e ténicas V Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Execução da rede: Objetivo A rede recebe como parâmetro de entrada as linhas Problema da matriz de pesos Projeto Exemplo da Cada linha é atribuída a um dos quatro neurônios Aplicação A função de ativação da rede recebe como Conclusões Referências parâmetro o valor do padrão a ser encontrado Agradecimentos A saída é um sequência de um nibble representando o padrão encontrado ou um valor desconhecido.
  • 9. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield I Uma Rede Neural para o Treinamento da rede Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 4Treinamento da rede
  • 10. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield II Uma Rede Neural para o Testando com o padrão 1001 Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 5Executando a rede com o padrão 1001
  • 11. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield III Uma Rede Neural para o Testando com o padrão 1000 Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 6Executando a rede com o padrão 1000
  • 12. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield IV Uma Rede Neural para o Testando com o padrão 0101 Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 7Executando a rede com o padrão 0101
  • 13. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield V Uma Rede Neural para o Testando com o padrão 0110 Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 8Executando a rede com o padrão 0110. Padrão encontrado generalizado
  • 14. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Modelo relativamente fácil de implementação, tanto Projeto em software quanto em hardware Exemplo da Aplicação O modelo reconhece padrões previamente treinados Conclusões O modelo consegue generalizar para novos problemas Referências Agradecimentos
  • 15. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Introduction to Neural Networks for Java, 2ed, Heaton Aplicação Research, Inc. Outubro, 2008 Conclusões Referências Agradecimentos
  • 16. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Obrigado! Voltar Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos