Rede neural

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BRUNA DUARTE MARIO MATIUSSO JR

Estudo de Caso Rede Neural no Reconhecimento de Padrões dos Resultados da LotoFácil

Trabalho apresentado à Universidade Federal do ABC como parte dos requisitos para aprovação na disciplina de Aprendizado de Máquina do Curso de Bacharelado em Ciência e Tecnologia.

Orientador: Prof. Dr. Javier Ropero

Santo André - SP 2011

Sumário
1 2 Introdução................................................................................................................... 3 Desenvolvimento ......................................................................................................... 4
2.1 2.2 2.3 Rede 1: Dezena independente .................................................................................................. 5 Rede 2: Dezenasrelacionadas .................................................................................................. 7 Rede 3: Variáveis Ocultas........................................................................................................ 8

3

Resultados ................................................................................................................. 10
3.1 3.2 3.3 Rede 1:Dezena independente .................................................................................................10 Rede 2: Dezena relacionadas ..................................................................................................12 Rede 3: Variável Oculta..........................................................................................................20

4 5

Conclusões................................................................................................................. 23 Referencias ................................................................................................................ 24

3

1 Introdução
É de conhecimento geral o emprego de redes neurais como ferramenta no reconhecimento de padrões, como por exemplo fala, caracteres,imagens, entre outros. Uma rede neural é caracterizada por uma coleção paralela de unidades de processamento pequenas e simples, onde as interligações formam a maior parte da inteligência da rede. Essas redes geram uma grande quantidade de processamento que pode ser empregada na identificação de padrões em uma analogia ao cérebro humano. Para que uma rede neural seja capaz de fazer oreconhecimento de padrões, inicialmente a estrutura da rede é treinada, ou seja adquire conhecimento, para poder identificar os padrões almejados. Um algoritmo bastante conhecido na literatura é o chamado backpropagation. Com esse algoritmo, os dados de entrada são repetidamente apresentados para a rede neural. A casa apresentação a saída da rede neural é comparada com a saída desejada e um valor de erro écalculado. Esse erro é o propagado de volta (backpropagated) a rede neural e usado para ajustar os pesos buscando reduzir o erro a cada iteração para que o resultado aproxime-se cada vez mais da saída desejada. Nesse trabalho, o algoritmo usado é uma variação do backpropagation, o RPROP, que é o algoritmo mais usado em aprendizagem supervisionada em redes neuronais porque melhora a busca dos mínimos.O objetivo deste trabalho foi ter uma experiência prática com uma rede neural para a solução de um problema, que no caso foi o reconhecimento de padrões na lotofácil. Tenhamos em mente que o resultado esperado para o estudo em questão não é prever os resultados futuros da loteria, mas sim verificar se existem padrões de resultados ou previsibilidade de resultados. Para atender ao objetivo,inicialmente buscou-se um simulador de redes neurais capaz de oferecer as condições necessárias para a realização do trabalho. O simulador escolhido foi o Neural View 1.0. A seguir, este texto apresenta o experimento realizado e os resultados obtidos. Por fim tem-se a conclusão desse trabalho.

4

2 Desenvolvimento
A rede neural utilizada neste estudo foi implementada com auxilio do simulador...
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