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Redes Neuronais
* Introdução
-- Motivação e Objetivos
-- Características Básicas
-- Histórico
* Conceitos Básicos
-- O neurônio artificial
-- Estruturas de interconexão
* Processamento Neuronal
-- Aprendizado supervisionado e não-supervisionado
-- Recuperação de Dados
* Regras de Aprendizado
-- Regra de Hebb
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-- Regra Delta (Adaline)
-- Retropropagação
* Modelos de redes neuronais
* Exemplos de Aplicação

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Inteligência Computacional Unidade 02 – Redes Neuronais Artificiais

  1. 1. Inteligência Computacional Unidade 02 – Redes Neuronais Artificiais Leonardo Goliatt PGMC/UFJF Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional Universidade Federal de Juiz de Fora versão 14.03 Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 1 / 76
  2. 2. Redes Neuronais Programa 1 Redes Neuronais Introdução Motivação e Objetivos Características Básicas Histórico Conceitos Básicos O neurônio artificial Estruturas de interconexão Processamento Neuronal Aprendizado supervisionado e não-supervisionado Recuperação de Dados Regras de Aprendizado Regra de Hebb Perceptron Regra Delta (Adaline) Retropropagação Modelos de redes neuronais Exemplos de Aplicação Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 2 / 76
  3. 3. Redes Neuronais Introdução Programa 1 Redes Neuronais Introdução Motivação e Objetivos Características Básicas Histórico Conceitos Básicos Processamento Neuronal Regras de Aprendizado Modelos de redes neuronais Exemplos de Aplicação Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 2 / 76
  4. 4. Redes Neuronais Introdução Redes Neuronais Introdução– Motivação e Objetivos Constatação que o cérebro processa informações de forma diferente dos computadores convencionais Cérebro velocidade 1 milhão de vezes mais lenta que qualquer “gate”digital processamento extremamente rápido no reconhecimento de padrões Computador processamento extremamente rápido e preciso na execução de seqüência de instruções muito mais lento no reconhecimento de padrões Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 2 / 76
  5. 5. Redes Neuronais Introdução Redes Neuronais Introdução– Motivação e Objetivos Observações: O cérebro tem 10 bilhões de neurônios. Cada neurônio tem 1.000 a 10.000 conexões 60 trilhões de conexões ) 1014 sinapses! Cada pessoa pode dedicar 100.000 conexões para armazenar cada segundo de experiência (65 anos ) 2.000.000.000 de segundos) Durante os 2 primeiros anos de vida, 1.000.000 de sinapses são formadas por segundo. Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 3 / 76
  6. 6. Redes Neuronais Introdução Redes Neuronais Introdução– Motivação e Objetivos Objetivo Estudar a teoria e a implementação de sistemas massivamente paralelos, que possam processar informações com eficiência comparável ao cérebro Definição Redes Neurais Artificiais são sistemas inspirados nos neurônios biológicos e na estrutura massivamente paralela do cérebro, com capacidade de adquirir, armazenar e utilizar conhecimento experimental. Idéia básica Sistemas compostos de diversas unidades simples (neurônios artificiais) ligadas de maneira apropriada, podem gerar comportamentos interessantes e complexos.. Comportamento é determinado pela estrutura das ligações ( topologia ) e pelos valores das conexões (pesos sinápticos) Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 4 / 76
  7. 7. Redes Neuronais Introdução Redes Neuronais Introdução– Motivação e Objetivos Aplicações gerais Reconhecimento de Padrões Classificação de Padrões Correção de Padrões Previsão de Séries Temporais Aproximação de Funções Suporte à Decisão Geração de Informação Descoberta de Conhecimento Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 5 / 76
  8. 8. Redes Neuronais Introdução Redes Neuronais Introdução– Motivação e Objetivos Exemplo de uso: Sistema de auxílio a diagnóstico de pacientes 8 perguntas: simtomas do pacientes (resposta: S ou N) Sintomas: 1 – dor de cabeça, 2 – febre, 3 – náuseas, ... 1 2 3 4 5 6 7 8 Diagnóstico S S N S S S N S Pneumonia S N S S N S S S Pneumonia S N S N N S N S Gripe S N N S S N N N Gripe Consulta ao sistema: realizar diagnóstico baseado em conhecimentos prévios 1 2 3 4 5 6 7 8 Diagnóstico S N S N S N S N ? S N ? ? S N S N ? Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 6 / 76
  9. 9. Redes Neuronais Introdução Redes Neuronais Introdução– Características Básicas Devido à similaridade com a estrutura do cérebro, as Redes Neurais exibem características similares ao do comportamento humano, tais como: Procura paralela e endereçamento pelo conteúdo: O cérebro não possui endereço de memória e não procura a informação sequencialmente Aprendizado: A rede aprende por experiência , não necessitando explicitar os algoritmos para executar uma determinada tarefa Associação: A rede é capaz de fazer associações entre padrões diferentes Exemplos: Foto ! Pessoa Sintomas ! Doença Leitura de Sensores ! Falha Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 7 / 76
  10. 10. Redes Neuronais Introdução Redes Neuronais Introdução– Características Básicas Generalização Redes Neurais são capazes de generalizar o seu conhecimento a partir de exemplos anteriores Habilidade de lidar com ruídos e distorções, respondendo corretamente a padrões novos. Robustez e Degradação Gradual A perda de um conjunto de elementos processadores e/ou conexões sinápticas não causa o mal funcionamento da rede neuronal. Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 8 / 76
  11. 11. Redes Neuronais Introdução Redes Neuronais Introdução– Histórico McCulloch Pitts (1943): modelo computacional para o neurônio artificial. Não possuía capacidade de aprendizado Hebb (1949): modelo de aprendizado (Hebbian Learning Rule). Rosenblatt (1957): modelo Perceptron, com grande sucesso em certas aplicações e problemas em outras aparentemente similares. Minsky Papert (Perceptrons 1969): prova matemática de que as redes Perceptron são incapazes de solucionar problemas simples tipo OU-EXCLUSIVO Rumelhart (início da década de 80): novos modelos que superaram os problemas dos Perceptrons Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 9 / 76
  12. 12. Redes Neuronais Conceitos Básicos Programa 1 Redes Neuronais Introdução Conceitos Básicos O neurônio artificial Estruturas de interconexão Processamento Neuronal Regras de Aprendizado Modelos de redes neuronais Exemplos de Aplicação Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 10 / 76
  13. 13. Redes Neuronais Conceitos Básicos Redes Neuronais Conceitos Básicos– O neurônio artificial Comunicação a O neurônio A recebe o impulso, e o processa Se atingido um limiar, A dispara um sinal que se propaga pelo axônio até a sinapse com o neurônio B O sinal atinge os receptores de B ... Estrutura do cérebro: aproximadamente 1010 neurônios cada um conectado com 104 outros RNAs modelam mecanismos de excitação e inibição interneuronais, que são obtidos pelo processamento dos estímulos que chegam a cada neurônio aMais detalhes no livro Neural Networks and Learnig Machines (Simon Haykin) Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 10 / 76
  14. 14. Redes Neuronais Conceitos Básicos Redes Neuronais Conceitos Básicos– O neurônio artificial Modelos de unidades lógicas com limiar de ativação Unidade de processamento de vetores com n entradas x1, : : : , xn e uma saída y. A unidade tpossui um limiar e cada entrada xi está associada com um peso (sináptico) wi. A unidade lógica computa a função y = 8: 1 se (x,w) = Pni =1wixi 0, caso contrário x1 ... xn ... w1 wn y Leonardo Goliatt (PGMC-UFJF) Inteligência Computacional versão 14.03 11 / 76
  15. 15. Redes Neuronais Conceitos Básicos Redes Neuronais Conceitos Básicos– O neurônio artificial Unidade lógica para a conjunção x1 ^ x2 (AND) x1 xn 4 3 2 y x1 x2 3x1 + 2x2 y 0 0 0 0 1 0 3 0 0 1 2 0 1 1 5 1 Unidade lógica para a implicação x1 ! x2 x1 xn

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