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Apresentação feita na matéria de IA do curso de pós-graduação da UFABC

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Uma Rede Neural para o Reconhecimento de Números Binários

  1. 1. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números BináriosAlander Pereira dos Santos Uma Rede Neural para oObjetivoProblema Reconhecimento de Números BináriosProjeto CCM102 - Inteligência ArtificialExemplo daAplicaçãoConclusõesReferências Alander Pereira dos SantosAgradecimentos Universidade Federal do ABC Centro de Matemática, Computação e Cognição
  2. 2. Objetivo Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblema Projetar e implementar um sistema de IA que:Projeto Seja completo e útilExemplo da Abordagem inerente às técnicas estudadas em sala deAplicação aulaConclusõesReferências Análise teórica do modelo escolhidoAgradecimentos
  3. 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 SantosObjetivoProblemaProjetoExemplo daAplicaçãoConclusõesReferênciasAgradecimentos 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. 4. Arquitetura, projeto e ténicas I Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números BináriosAlander Pereira Uso da linguagem Java para o desenvolvimento da dos Santos aplicaçãoObjetivo Configurada nos padrões de uma Applet JavaProblemaProjeto Hopfield [Heaton, 2008] como arquitetura de redeExemplo da neuralAplicação Rede com realimentação e comportamento dinâmicoConclusões Rede não supervisionadaReferências Neunônio segue o modelo McCulloch-PittsAgradecimentos Memória Associativa Capacidade de recuperar informações memorizadas, mesmo com informação inicial incompleta ou corrompida
  5. 5. Arquitetura, projeto e ténicas II Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Modelo de classes representando o projeto da aplicação: Números BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblemaProjetoExemplo daAplicaçãoConclusõesReferênciasAgradecimentos Figura : 2 Diagrama de classes
  6. 6. Arquitetura, projeto e ténicas III Uma Rede Neural para o Características da rede: Reconheci- mento de Números BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblemaProjetoExemplo daAplicação Figura : 3 Neurônio de McCulloch-PittsConclusõesReferênciasAgradecimentos 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. 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 xjAlander Pereira dos Santos caso para um único padrão de aprendizado para mais de um padrão é utilizada a Regra de HebbObjetivo GeneralizadaProblemaProjeto Função de Relaxação ou minimização de energiaExemplo da pesos entre neurônios são simétricos: wij = wjiAplicação define-se um peso nulo da realimentação de cadaConclusões neurônio i.e. wii = 0ReferênciasAgradecimentos 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. 8. Arquitetura, projeto e ténicas V Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números BináriosAlander Pereira dos Santos Execução da rede:Objetivo A rede recebe como parâmetro de entrada as linhasProblema da matriz de pesosProjetoExemplo da Cada linha é atribuída a um dos quatro neurôniosAplicação A função de ativação da rede recebe comoConclusõesReferências parâmetro o valor do padrão a ser encontradoAgradecimentos A saída é um sequência de um nibble representando o padrão encontrado ou um valor desconhecido.
  9. 9. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield I Uma Rede Neural para o Treinamento da rede Reconheci- mento de Números BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblemaProjetoExemplo daAplicaçãoConclusõesReferênciasAgradecimentos Figura : 4Treinamento da rede
  10. 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 BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblemaProjetoExemplo daAplicaçãoConclusõesReferênciasAgradecimentos Figura : 5Executando a rede com o padrão 1001
  11. 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 BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblemaProjetoExemplo daAplicaçãoConclusõesReferênciasAgradecimentos Figura : 6Executando a rede com o padrão 1000
  12. 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 BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblemaProjetoExemplo daAplicaçãoConclusõesReferênciasAgradecimentos Figura : 7Executando a rede com o padrão 0101
  13. 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 BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblemaProjetoExemplo daAplicaçãoConclusõesReferênciasAgradecimentos Figura : 8Executando a rede com o padrão 0110. Padrão encontrado generalizado
  14. 14. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblema Modelo relativamente fácil de implementação, tantoProjeto em software quanto em hardwareExemplo daAplicação O modelo reconhece padrões previamente treinadosConclusões O modelo consegue generalizar para novos problemasReferênciasAgradecimentos
  15. 15. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblemaProjetoExemplo da Introduction to Neural Networks for Java, 2ed, HeatonAplicação Research, Inc. Outubro, 2008ConclusõesReferênciasAgradecimentos
  16. 16. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números BináriosAlander Pereira dos SantosObjetivoProblemaProjeto Obrigado! VoltarExemplo daAplicaçãoConclusõesReferênciasAgradecimentos

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