Redes neurais

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UNIVERSIDADE SÃO FRANCISCO
Inteligência Artificial

Profº.: Márcio H. Zuchini








Laboratório Redes Neurais – Iris



























Itatiba, SP, Brasil
2011
Introdução

Redes neurais são sistemas computacionais estruturados numa aproximação à computação baseada em ligações. Nós simples são interligados para formar uma rede de nós- daí o termo rede neural. A inspiração original para essa técnica advém do exame das estruturas do cérebro, em particular do exame de neurônios.
As primeiras informações sobre neurocomputação surgiram em 1943, em artigos do neuroanatomista e psiquiatra Warren McCulloch, do Instituto Tecnológico de Massachusetts, e do matemático Walter Pitts, da Universidade de Illinois. Os autores fizeramuma analogia entre células nervosas vivas e o processo eletrônico, em um trabalho publicado sobre "neurônios formais", simulando o comportamento do neurônio natural, no qual o neurônio possuía apenas uma saída, que era uma função da soma de valor de suas diversas entradas. O trabalho consistia num modelo de resistores variáveis e amplificadores, representando conexões sinápticas de um neurôniobiológico.
O relatório a seguir mostra o resultado de um experimento feito com SOM (Self-Organizing Maps), onde a partir de uma amostragem de dados, é possível obter-se diversas visualizações de agrupamentos de dados.
Redes Neurais e Aprendizado

Redes Neurais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes eque adquirem conhecimento através da experiência.
Uma rede neural é composta por várias unidades de processamento, cujo funcionamento é bastante simples. Essas unidades, geralmente são conectadas por canais de comunicação que estão associados a determinado peso. As unidades fazem operações apenas sobre seus dados locais, que são entradas recebidas pelas suas conexões. O comportamentointeligente de uma Rede Neural Artificial vem das interações entre as unidades de processamento da rede.
Elas consistem em um modo de abordar a solução de problemas de inteligência artificial, ou seja, em lugar de tentar programar um computador digital de modo a fazê-lo imitar um comportamento inteligente (saber jogar xadrez, compreender e manter um diálogo, traduzir línguas estrangeiras, resolverproblemas de matemática, etc.) procura-se construir um computador que tenha circuitos modelando os circuitos cerebrais e espera-se ver um comportamento inteligente emergindo, aprendendo novas tarefas, errando, fazendo generalizações e descobertas. Da mesma forma, estes circuitos neurais artificiais poderão se auto-organizar, quando apresentados a ambientes diversos, criando suas própriasrepresentações internas e apresentar comportamentos imprevisíveis.
A propriedade mais importante das redes neurais é a habilidade de aprender de seu ambiente e com isso melhorar seu desempenho. Isso é feito através de um processo iterativo de ajustes aplicado a seus pesos, o treinamento. O aprendizado ocorre quando a rede neural atinge uma solução generalizada para uma classe de problemas.Denomina-se algoritmo de aprendizado a um conjunto de regras bem definidas para a solução de um problema de aprendizado. Existem muitos tipos de algoritmos de aprendizado específicos para determinados modelos de redes neurais, estes algoritmos diferem entre si principalmente pelo modo como os pesos são modificados.
Outro fator importante é a maneira pela qual uma rede neural se relaciona como ambiente. Nesse contexto existem os seguintes paradigmas de aprendizado:


• Aprendizado Supervisionado: é apresentado um conjunto de treino, consistindo de entradas e correspondentes saídas desejadas.
• Aprendizado por Reforço: para cada entrada apresentada, é produzida uma indicação (reforço) sobre a adequação das saídas correspondentes produzidas pela rede.
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