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matemático inspirado na estrutura neural de
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─ André Ponce de Leon F. de Carvalho
RNAs - História
 Desenvolvidas, originalmente, na década de 40, pelo
neurofisiologista McCulloch e pelo matemático
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a) Rede feedforward de uma única camada (Perceptron). b) Rede feedforward de múltiplas camadas
c) Rede com recorrência entre saídas d) Rede com recorrência auto-associativa
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  • 1. Introdução à Redes Neurais Artificiais para análise de dados Antônio Milhomens Robson Gomes
  • 2. Inteligência Artificial “A Inteligência Artificial é o estudo de como fazer os computadores realizarem tarefas em que, no momento, as pessoas são melhores.” ─ Elaine Rich Termo proposto em 1956 por Jhon MacCarthy.
  • 3.
  • 4.
  • 5. Interação com outras áreas Interação com outras áreas
  • 6. Redes Neurais Artificiais (RNAs) “Redes Neurais Artificiais (RNAs) são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento através da experiência.” ─ André Ponce de Leon F. de Carvalho
  • 7. RNAs - História  Desenvolvidas, originalmente, na década de 40, pelo neurofisiologista McCulloch e pelo matemático Walter Pitts da Universidade de Illinois, os quais, dentro do espírito cibernético, fizeram uma analogia entre células nervosas vivas e o processo eletrônico num trabalho publicado sobre neurônios formais.
  • 8. Neurônio Artificial Onde: X0, X1, ...Xn são os valores de entradas, W0, W1, ...Wn são os respetivos pesos correspondes à cada entrada fornecida, A função de Soma é responsável por realizar a soma ponderada A função de Transferência é responsável por comparar o valor resultante da função de soma, e de acordo com o valor obtido, ativa ou não o neurônio. Neurônio de McCulloch e Pitts. 𝑖=0 𝑛 𝑥𝑖 . 𝑤𝑖
  • 9. Principais arquiteturas de RNAs a) Rede feedforward de uma única camada (Perceptron). b) Rede feedforward de múltiplas camadas c) Rede com recorrência entre saídas d) Rede com recorrência auto-associativa
  • 10. Quadro comparativo entre computadores e neurocomputadores Máquinas de von Neumann Neurocomputadores Executa programas Aprende Executa operações lógicas Executa operações não lógicas, transformações, comparações Depende do modelo ou do programador Descobre relações ou regra dos dados e exemplos Testa uma hipótese por vez Testa todas as possibilidades em pararelo
  • 11. RNAs - Aplicações  Classificação de dados;  Predição;  Processamento de imagens e sinais;  Robótica;  Reconhecimento de padrões em linhas de montagem;  Análise de crédito;  Análise de voz;  Etc.
  • 12. Perceptron Criado em 1957 por Frank Rosenblatt Rede Neural de apenas uma camada Implementa um classificado linear Aproximador universal de funções
  • 14. Funções de limiar 1 u = 𝑖=0 𝑛 𝑥𝑖 . 𝑤𝑖 ≥ 0 0 u = 𝑖=0 𝑛 𝑥𝑖 . 𝑤𝑖 < 0y = f(u) =  Função de limiar linear x0 x1 w0 w1 w2 x2 yΣ f(u) Realiza a comparação da soma ponderada das entradas com um valor limiar (threshold).
  • 15. Algoritmo de treinamento 1. Inicialize 𝜼; 2. Inicialize o vetor de pesos 𝒘 com valores aleatórios; 3. Aplique a regra de atualização dos pesos 𝒘 𝒊 + 𝟏 = 𝒘 𝒊 + 𝜼 ∙ 𝒆 ∙ 𝒙(𝒊) para todos os p pares (𝑥𝑖, 𝑦𝑖) do conjunto de treinamento; 4. Repita o passo anterior até que 𝒆 = 𝟎 para todos os elementos do conjunto de treinamento.