adaline

Definição Adaline é uma rede neural de camada única com vários nós onde cada nó aceita múltiplas entradas e gera uma saída. Dadas as seguintes variáveis: x é o vetor de entrada w é o vetor de pesos n é o número de entradas alguma constante y é a saída então descobrimos que a saída é . Se ainda assumir que em seguida, o / p reduz o produto de ponto de x e w Nesse post irei apresentar a outra rede neural direta e pioneira bastante conhecida além do Perceptron: A Adaline. Seguirei a mesma linha utilizada no tutorial anterior com implementações desenvolvidas em python. Apresentando a Adaline A Adaline (Adaptative Linear Neuron) foi desenvolvida por Widrow e Hoff em 1959. Foi criada anos depois do aparecimento do Perceptron e é um clássico modelo de neurônio que permite saídas tanto diretas quanto contínuas e pode ser usado para tarefas de classificação e regressão. Para estas tarefas, o Adaline apresenta uma regra de aprendizado sofisticado, a Regra Delta, que se trata de um método de regressão linear que diminuía a cada exemplo a distância entre a saída obtida e a desejada através de adaptações graduais dos pesos do Perceptron. Mas o que seria Regressão linear ? A regressão consiste na busca por uma função que represente, de forma aproximada o comportamento apresentado pelo fenômeno em estudo. A forma mais conhecida de regressão é a linear, por exemplo, uma reta que minimiza o erro médio entre todos os valores considerados. O gráfico…

Informática UFRGS Prof. Paulo Martins Engel 1. O ADALINE Redes Neurais O ADALINE e o algoritmo LMS • No contexto de classificação, o ADALINE [B. Widrow 1960] pode ser visto como um perceptron com algoritmo de treinamento baseado em minimização de um índice de desempenho médio sobre o arquivo de treinamento (algoritmo LMS). • A especificação dos pesos do ADALINE segue critérios bem definidos que visam minimizar o erro médio quadrado (EMQ) na saída do ADALINE. • O elemento…

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…

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…

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…

UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS - UFG Eli Augusto Gonçalves Júnior Uma introdução a Redes Neurais Artificiais. GOIÂNIA 2015 UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS - UFG Eli Augusto Gonçalves Júnior Uma introdução a Redes Neurais Artificiais. Relatório apresentado na disciplina "Inteligência Computacional" ministrada no primeiro (1º) período letivo do ano de 2015 na Universidade Federal de Goiás - UFG, sob orientação do Professor MsC. Leonardo Afonso Amorim. GOIÂNIA 2015 Sumário 1…

UNIVERSIDADE ESTADUAL DO MARANHÃO CENTRO DE CIENCIAS TECNOLOGICAS CURSO DE ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO Robson Sousa Monteiro 11092040 Eryck de Araújo Oliveira 11092037 Redes Neurais Artificiais São Luís – MA 2014 A Adaline (Adaptative Linear Neuron) foi desenvolvida por Widrow e Hoff em 1959. Foi criada anos depois do aparecimento do Perceptron e é um clássico modelo de neurônio que permite saídas tanto diretas quanto contínuas e pode ser usado para tarefas de…

REDES NEURAIS - PARTE 1 Neste paper pretende-se apresentar os principais tópicos referentes à redes neurais, desde seu surgimento até propostas de implementação em inúmeras aplicações atuais. Iniciando com uma introdução ao assunto, descrevemos o funcionamento de células humanas, na qual se baseou todo o funcionamento das unidades componentes das redes neurais. No tópico histórico descrevemos o surgimento, propostas iniciais de redes neurais, conflitos e progressos neste tema.…

1. INTRODUÇÃO O estudo das redes neurais artificiais é algo fascinante e esse fascínio aumenta à medida que se tem mais conhecimento sobre o assunto. Trata-se de um conceito de extrema importância da computação, responsável pela solução de muitos problemas complexos. Por que Rede NEURAL? Quando falamos de “neural” lembramos imediatamente de neurônios. Então vamos lembrar o que é um neurônio: O neurônio é a célula do sistema nervoso responsável pela condução do impulso nervoso na…

Reconhecimento de Padrões utilizando RNA Perceptron / Adaline Aprendizado Para realizar o treinamento (aprendizado) de um padrão, é necessário primeiramente passá-lo para a forma de 1 e -1. É comum encontrarmos arquivos de padrões em binários, resultantes, por exemplo, de processamento de sinais digitais. Cada 0 do padrão binário deve ser colocado na forma de -1 para que não hajam erros na execução das equações do algoritmo. Caso o padrão seja contínuo, este processamento torna-se…