Redes art

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Redes ARTs
ART são as siglas em inglês de Teoria da Ressonância Adaptativa (Adaptive Resonance Theory), desenvolvida inicialmente por Stephen Grossberg, em 1976, e em publicações posteriores em parceria com Gail Carpenter (1986/87).
As redes neurais artificiais ART são redes que não precisam da exposição prévia de qualquer número de elementos do conjunto de dados para o seu treinamento. Aprincipal característica dessa família de arquiteturas é a sua capacidade para formar agrupamentos (clusters), que nos permite identificar padrões desconhecidos.[15] Existem três modelos de redes ARTs:
ART1: é capaz de aprender a categorizar padrões de entrada binários apresentados em ordem arbitrária.
ART2: pode aprender a categorizar padrões de entrada analógicos ou binários.
ART3 (ARTMAP): poderealizar uma busca paralela, ou teste de hipóteses, em códigos com reconhecimento distribuído.
[editar] Aplicação
Reconhecimento Automático de Alvos; Reconhecimento de Caracteres; Robótica; Diagnóstico Médico; Sensoriamento Remoto; Processamento de Voz;
[editar] Aprendizado
O algoritmo de aprendizado da rede ART 1 não é supervisionado e pode ser ativa a qualquer momento, permitindo que arede aprenda novos padrões continuamente.
Existem 2 tipos de aprendizado na rede ART 1, o aprendizado rápido e o lento.
O processo de aprendizado da rede envolve 3 fases como: reconhecimento, comparação e busca

Redes ART
• Criada por Grossberg e Carpenter 1982
• Utiliza modelo de McCulloch-Pitts como
neurônio
• Rede self-organising
• Aprendizado competitivo
• Baseada na teoria daressonância adaptativa.
ART – Adaptive Resonance Theory
• Teoria da Ressonância Adaptativa
Desenvolvida para modelar uma rede neural selforganising para reconhecimento de padrões, baseada em dados biológicos e comportamentais – ART
• Ressonância adaptativa ocorre quando padrões de atividade nas camadas de entrada e de saída se reforçam mutuamente.
Família ART
ART-1: Entradas e saídas bináriasART-2: Entradas e saídas analógicas
ART-3: Inclui neurotransmissores
Fuzzy ART: ART + lógica fuzzy
ARTMAP: supervisionado
Fuzzy-ARTMAP: combinação dos dois modelos anteriores.
Nesta aula veremos as redes ART1 e Fuzzy ART.
Dilema estabilidade-plasticidade
• Aprender novas informações sem perder informações previamente aprendidas
• Maioria dos modelos de Redes Neurais não resolvem o dilemaestabilidade-plasticidade
• Treinamento de uma rede MLP com um novo padrão pode ter como efeito colateral a perda das informações aprendidas anteriormente
• Redes ART propõem uma solução para este dilema.
Cada grupo (cluster) é representado por um único neurônio da camada de saída. Os grupos e suas quantidades são desconhecidos, o processo de treinamento deve determiná-los. Portanto podemosconcluir o seguinte:
•O treinamento não é supervisionado, pois não se sabe previamente como a rede deve responder para cada padrão de entrada;
•Como os grupos são determinados durante o treinamento e cada grupo é representado por um único neurônio, isso implica que a quantidade de neurônios é variável, e portanto, a rede é auto-organizável.

EVOLUÇÃO DAS REDES ART E SUAS FUNCIONALIDADES1
RESUMOEste trabalho foi realizado no contexto das Redes Neurais ART, descrevendo os seus princípios de
funcionamento e características básicas. Também realizou-se uma breve análise dos principais
modelos ART desenvolvidos ao longo dos anos, fazendo uma divisão entre os modelos iniciais, autoorganizados,
e os modelos mais recentes, inspirados nos anteriores, mas com a aprendizagem
supervisionada.PALAVRAS-CHAVE: Redes Neurais ART, Funcionalidades, Aprendizagem
Supervisionada.
1. INTRODUÇÃO
Pode-se considerar que os antecendentes do modelo ART remontam desde Von der
Malsburg, 1973, que foi um dos primeiros a apresentar uma rede neural artificial
de mapa de características auto-organizável para a modelagem do córtex visual
das vértebras superiores. A investigação de Von der Malsburg...
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