Exemplo Redes Neurais

possuem controle sobre suas ações; - Interagem com outros agentes; - Percebem o seu ambiente e respondem a ele; - Não reagem somente ao ambiente mais também exibem um comportamento em prol da satisfação de seus objetivos; - Movimentar-se em uma rede; - Cada agente irá fazer sempre o que lhe for pedido; - Os agentes irão agir de forma a atingir os seus objetivos e não contra eles; - Um agente deve ser capaz de adaptar-se aos hábitos; - Um agente não deve aceitar (e executar)…

Definição de redes Neurais O cérebro humano e considerado o mais fascinante processador baseado em carbono existente. Possui 10 bilhões de neurônios Todos as funções e movimentos do corpo humano está voltado para estas células. Os neurônios estão conectados uns aos outros através de sinapses, e juntos formam uma grande rede, chamada REDE NEURAL. As sinapses transmitem estímulos através de diferentes concentrações de Na+ (Sódio) e K+ (Potássio), e o resultado disto pode ser estendido por todo o

ELIANE PREZEPIORSKI LEMOS ANÁLISE DE CRÉDITO BANCÁRIO COM O USO DE DATA MINING: REDES NEURAIS E ÁRVORES DE DECISÃO Dissertação apresentada como requisito parcial à obtenção do grau de Mestre em Ciências, do Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia, na Área de Concentração em Programação Matemática, Setor de Tecnologia, Departamento de Construção Civil e Setor de Ciências Exatas, Departamento de Matemática da Universidade Federal do Paraná.…

PLASTICIDADE NEURAL, MEMÓRIA E APRENDIZAGEM. RESUMO: O estudo em questão visa aproximar o leitor da importância da plasticidade neural, que permite o desenvolvimento adequado na capacidade cognitiva. Neste sentido, pode compreender que a realidade da vida escolar não inicia apenas na dificuldade da integração em um novo meio, mas se dá por outros fatores que influenciam direta e indiretamente, sob este foco o problema que se busca investigar é a detecção da importância na…

Identificação e Rastreamento de Alvos Móveis Utilizando a Rede Neural Kohonen com o Auxílio do Filtro de Kalman e com a Aplicação da Lógica fuzzy RELATÓRIO FINAL DE PROJETO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA (PIBIC/CNPq/INPE) Bolsista: Thiago José da Silva (FEG/UNESP) thiagoj_silva@yahoo.com.br Orientador: José Ernesto de Araújo Filho (LIT/INPE) ernesto@lit.inpe.br Julho de 2007 1 ÍNDICE RELATÓRIO FINAL DE PROJETO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA.................................................................

................................................................... 19 Figura 10 - 1.10 Rede alimentada adiante ou acíclica com uma única camada de neurônios. .... 20 Figura 11 - 1.11 Rede alimentada adiante ou acíclica totalmente conectada com uma camada oculta e uma camada de saída. .................................................................................................... 21 Figura 12 - 1.12 Rede recorrente sem laços de retroalimentação e sem neurônios ocultos. ....... 22 Figura 13 -

2.6. Desenvolvimento de um protótipo 6 3.2.7. Validação do protótipo 6 3.2.8. Refinamento e generalização 6 3.2.9. Manutenção 6 3.2.10. Atualização 6 3.3. Aquisição do Conhecimento 7 4. Redes Neurais 8 4.1. Dos Neurônios às Redes Neurais 8 4.2. O aprendizado das Redes Neurais 8 4.3. As Redes Neurais e o Perceptron 9 4.4. Diferenças entre Computador e Perceptron 10 5. Lógica Fuzzy 11 5.1. Aplicações da Lógica Fuzzy 12 5.2. Perspectivas 12 6. Conclusão 13 7. Bibliografia 13 …

Redes Neurais Artificiais 1. História O primeiro trabalho sobre Redes Neurais foi realizado no ano de 1943, por McCullock e Pitts. Eles desenvolveram um estudo sobre o comportamento do neurônio biológico, o objetivo do estudo era criar um modelo matemático. As conclusões que eles obtivram desta pequisa foram de extrema importância para a futura implementação computacional do neurônio formal, as conclusões foram: A atividade do neurônio é tudo ou nada; A atividade de qualquer sinapse…

UNIVERSIDADE DA REGIÃO DE JOINVILLE DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA Trabalho sobre Redes Neurais NOME DO ALUNO NOME DO PROFESSOR Inteligência Artificial (Nome da Matéria) Joinville 2010 Perceptron com uma camada Perceptrons podem ser treinados por um algoritmo de aprendizagem simples, chamado geralmente de regra-delta. Esse algoritmo calcula os erros entre a saída dos dados calculados e a saída desejada e utiliza isso para ajustar os pesos, assim executando um formulário da descida

caracteres através da utilização de redes neurais. Todos os passos serão abordados, assim como sua aplicação. Ao final, o software desenvolvido é apresentado e os resultados obtidos. ABSTRACT In this project is described the development of a character recognition system through the use of neural networks. All steps will be addressed, as well as its application. Finally, the software developed is shown and the results obtained. 1. Introdução As redes neurais têm cada vez sendo…