Aplicação de Redes Neurais no reconhecimento de caracteres

Aplicação de Redes Neurais no reconhecimento de caracteres

RESUMO

Este trabalho tem como objetivo a implementação de uma rede neural artificial sem realimentação (‘feedforward’) que realize o reconhecimento de caracteres numéricos. Será utilizado o método de Retropropagação do erro (‘Backpropagation’) para o treinamento da rede visando a convergência para um erro médio quadrático mínimo. Ao longo do trabalho serão testadas várias configurações de parâmetros de operação da rede tendo como objetivo a melhor eficiência nos resultados.

ÍNDICE

1. Introdução Teórica......................................................4
1.1. O neurônio artificial.........................................5
1.2. Tipos de função de ativação..............................5
1.3. Estrutura da rede neural....................................6
1.4. Algorítmo de 'Backpropagation'.........................7

2. Desenvolvimento........................................................ 9
2.1. Preparação dos dados.........................................9
2.2. Definição da melhor arquitetura de rede.............10
2.3. Análise comparativa da performance da rede para diferentes configurações dos parâmetros ..................12

3. Conclusões......................................................................14
Referências Bibliográficas
ANEXO - código fonte

Introdução Teórica As Redes Neurais ou, mais precisamente Redes Neurais Artificiais, representam uma ferramenta computacional de aplicação nas mais diversas áreas da ciência e da vida humana. Dentre as aplicações mais comuns que encontramos para as redes neurais, podemos destacar: simulação de sistemas não-lineares, controle de plantas industriais e reconhecimento de padrões. Atributos importantes e únicos desta poderosa ferramenta são: aproximação universal (mapeamento entrada-saída não-linear), capacidade de aprender e se adaptar ao ambiente em que