Trabalho de redes neurais

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 do gradiente. Os perceptrons de uma camada são capazes de aprender somente sobre problemas linearmente separáveis (que podem ser separados por uma reta em um hiperplano). Em 1969, na famosa monografia Perceptrons por Marvin Minsky e por Seymour Papert, mostrou-se que era impossível para uma única rede do perceptron da camada aprender uma função de XOR. Conjecturou-se (incorretamente) que um resultado similar penderia para uma rede multicamadas do perceptron. Embora uma única unidade do ponto inicial fosse completamente limitada em seu poder computacional, mostrou-se que as redes de unidades paralelas do ponto inicial podem aproximar toda a função contínua de um intervalo compacto dos números reais no intervalo [ - 1, 1 ]. Perceptron multicamadas Esta classe de rede consiste de múltiplas camadas de unidades computacionais, geralmente interconectadas em uma forma de alimentação avante. Isso quer dizer que cada neurônio em uma camada tem conexões diretas a neurônios da próxima camada. Em muitas aplicações, as unidades dessas redes utilizam…

Curso: ENGENHARIA ELÉTRICA Unidade Curricular: REDES NEURAIS Professor(es): JOÃO MARQUES SALOMÃO Período Letivo: NONO OU DECIMO (OPT) Carga Horária: 30 H TEÓRICAS E 30 H PRÁTICA OBJETIVOS Geral: COMPREENDER E DESCREVER OS DIVERSOS ASPECTOS DAS ARQUITETURAS E TOPOLOGIAS DAS REDES NEURAIS ARTIFICIAIS – RNAS. Específicos: RECONHECER AS PRINCIPAIS ARQUITETURAS E TOPOLOGIAS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS; DESCREVER OS PROCESSOS DE TREINAMENTO E TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM NAS RNAs; IMPLEMENTAR…

Adaline (Adaptive Linear Element) 02/05/2012 1 Adaline Na mesma época em que Rosenblatt propôs o Perceptron, Widrow e Hoff propuseram o algoritmo dos mínimos quadrados (regra delta) para a rede Adaline, similar ao Perceptron, porém com função de ativação linear ao invés de função degrau. O objetivo do algoritmo de treinamento é minimizar o erro quadrático médio (MSE) entre a saída de rede e a saída desejada. 2 Adaline A saída é uma combinação linear de x x0 = +1 w0 w1…

Elétrica Inteligência Artificial Redes Neurais Artificiais João Marques Salomão Rodrigo Varejão Andreão As Redes Neurais Artificiais – São baseadas no cérebro humano:     Neurônios artificiais são conectados em rede; Processo de aprendizado baseado em algoritmos que ajustam variáveis; Exigem treinamento para a etapa seguinte de reconhecimento; Generalização: capacidade de, para um padrão similar, reconhecê-lo oferecendo a mesma solução. Redes…

Sumário 1. Inteligência Artificial ----------------------------------------------------------------------------------------- pg. 2 2. A História das Redes Neurais Artificiais ------------------------------------------------------------------- pg. 2 3. Cronologia ---------------------------------------------------------------------------------------------------- pg. 5 4. Introdução as Redes Neurais ------------------------------------------------------------------------------ pg. 5…

Redes Neurais Artificiais Introdução Capítulos p 1e2 Redes Neurais Artificiais (RNA) • São modelos computacionais inspirados nos mecanismos de aprendizagem do cérebro humano. humano • São modelos computacionais que tentam emular a forma com que o cérebro resolve problemas. RNA Inspiração no cérebro humano • O processamento de informações no cérebro humano é altamente complexo, não-linear e paralelo. ▫ O cérebro é constituído por aproximadamente 100 bilhões de neurônios (1011) ▫ Cada…

Em ciência da computação e campos relacionados, redes neurais artificiais (RNAs) são modelos computacionais inspirados pelo sistema nervoso central de um animal (em particular o cérebro) que é capaz de realizar o aprendizado de máquina bem como o reconhecimento de padrões. Redes neurais artificias geralmente são apresentadas como sistemas de "neurônios interconectados que podem computar valores de entradas. Por exemplo, uma rede neural para o reconhecimento de escrita manual é definida…

Redes neuronais (português europeu) ou redes neurais (português brasileiro) (mais propriamente, redes neuronais artificiais) são sistemas computacionais estruturados numa aproximação à computação baseada em ligações. Nós simples (ou neurões, neurônios, processadores ou unidades) são interligados para formar uma rede de nós - daí o termo rede neuronal. A inspiração original para essa técnica advém do exame das estruturas do cérebro, em particular do exame de neurônios. As primeiras…

observaram que os átomos em uma rede têm seus spins apontando "para cima" ou "para baixo", assim como os neurônios podem ser "disparados" (ativados) ou "não disparados" (quiescentes).[4] Em 1956 no Darthmouth College nasceram os dois paradigmas da Inteligência Artificial, a simbólica e o conexionista. A Inteligência Artificial Simbólica tenta simular o comportamento inteligente humano desconsiderando os mecanismos responsáveis por tal. Já a Inteligência Artificial Conexionista acredita…

As Redes Neurais Artificiais Desde o final da década de 80, as Redes Neurais Artificiais (ou Redes Neuronais Artificiais) são uma metodologia, na fronteira da Estatística com a Inteligência Artificial (I.A), eficiente e capaz de resolver uma gama de problemas importantes. Na literatura, alguns livros se destacam como de suma importância: Haykin(1998), Bishop (1995), Duda and Hart (1973) dentre outros. A motivação original desta metodologia (HAYKIN,1998) foi a tentativa de modelar a…