Redes neurais

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MaycoN cesar chaves cordeiro portilho
DANIEL MAZARIN CASTRO

UMA VISAO GERAL SOBRE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS






























FOZ DO IGUAÇU
DEZEMBRO 2006
MAYCON CESAR CHAVES CORDEIRO PORTILHO
DANIEL MAZARIN CASTRO

UMA VISAO GERAL SOBRE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS



TRABALHO DE GRADUAÇÃO APRESENTADO AO CURSODE ENGENHARIA MECÂNICA, SETOR DE CIÊNCIAS EXATAS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO OESTE DO PARANÁ.

Orientador: Prof. Dr. Carlos Henrique.














FOZ DO IGUAÇU

DEZEMBRO 2006


ÍNDICE

1. INTRODUÇÃO 5

2. CONCEITOS BÁSICOS 6

2.1. POR QUE UTILIZAR REDES NEURAIS? 8

2.2. CARACTERISTICAS DAS REDES NEURAIS ARTIFICIAIS 8

3. O NEURONIOARTIFICIAL 10

3.1. A REDE NEURAL ARTIFICIAL 11

3.2. TOPOLOGIAS 12
3.2.1. DISPOSIÇÃO DOS NEURÔNIOS 12
3.2.2. CICLOS 13
3.2.3. MODELOS DE REDES NEURAIS 15
3.2.4. CLASSES DE COMPORTAMENTOS 15
3.2.4.1. COMPORTAMENTOS REFLEXIVOS 16
3.2.4.2. COMPORTAMENTOS REATIVOS 16

4. O PROCESSO DE APRENDIZAGEM 16
4.1. O ALGORITMO BACKPROPAGATION 19

5. APLICAÇÃO DAS REDES NEURAISARTIFICIAIS 22

5.1. RECONHECIMENTO DE VOZ 22

5.2. RECONHECIMENTO DE TEXTO 22

5.2.1. EXEMPLOS 22

5.2.1.1. ADIOS 22

5.3. ROBÓTICA 23

5.3.1. EXEMPLOS 24

5.3.1.1. ROBÔ BÍPEDE 24

5.3.1.2. MOVIMENTO DE ROBÔES HUMANOIDES 25

6. CONCLUSÕES 27

7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 28

Lista de figuras

FIGURA1: ESTRUTURA BIOLÓGICA DO NEURÔNIO 6
Figura 2: Modelo básico de neurônioartificial 7
Figura3: Modelo de neurônio matemático 11
Figura 4: Modelos de redes neurais 12
Figura 5: Estrutura de uma rede neural em 3 dimensões 13
Figura 6: Rede neural direta 13
Figura 7: Rede neural com ciclo 14
Figura 8: Rede neural simétrica 14
Figura 9: Modelos de redes neurais 15
Figura 10: Não linearidades usadas em redes neurais 15
Figura 11: Modelo rede neural e seus elementos17
Figura 12: Esquema de controle de padrão industrial 18
Figura 13: Estrutura típica de rede neural backpropagation 21
Figura 14: Robô corredor 24
Figura 15: Robô humanóide 25














INTRODUÇÃO


As redes neurais têm sido utilizadas para solucionar diversos problemas de engenharia como, por exemplo, em processamento digital de imagens, robótica e processamentodigital de sinais.


Redes neurais artificiais são técnicas computacionais que utilizam como modelo o funcionamento do cérebro humano, onde os neurônios são treinados de forma a responder somente aos padrões de entrada, podendo ser utilizadas no reconhecimento de padrões sem a necessidade de um treinamento prévio.


As principais características que tornam desejáveis o estudoe o uso das redes neurais artificiais são: a capacidade das mesmas de aprender através da experiência, a capacidade de se adaptar a situações adversas e a sua tolerância a ruídos.
































CONCEITOS BÁSICOS

O cérebro apresenta uma notável habilidade de aprender, sendo considerado o mais fascinante processador existente. O processode aprendizagem está intimamente ligado às mudanças nas conexões entre diferentes neurônios chamadas de conexões sinápticas ou simplesmente sinapses.
Um neurônio biológico, ilustrado na figura 1, é composto de: dendritos, que recebem os estímulos transmitidos pelos outros neurônios; corpo de neurônio, ou soma, que recebe e organiza as informações vindas de outros neurônios; e os axônios,responsáveis por transmitir os estímulos para as outras células.


[pic]
Figura1: Estrutura biológica do neurônio


Tais mudanças ocorrem ao longo da vida provocadas por estímulos de diversas naturezas. Não se sabe ao certo quantos neurônios existem no cérebro. Algumas estimativas que se baseiam na densidade de neurônios medida em pequenas regiões apontam limites inferiores da ordem...
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