Artigo massa

Universidade Estadual de Campinas
Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação

IA353 – Redes Neurais

Professores:
Leandro N. de Castro

Fernando J. Von Zuben

Revisão Bibliográfica

Tema: Rede Neural de Kohonen e Outras Técnicas para Treinamento Não-Supervisionado

Autores:

Ana Beatriz Alvarez RA: 015021
Baldomero Luque RA: 019596

CU, Abril 2003

Rede Neural de Kohonen e Outras Técnicas para Treinamento Não-Supervisionado

Resumo

Esta revisão bibliográfica tem por objetivo fundamental fazer uma pequena apresentação da informação disponível nos meios sobre as técnicas para treinamento não supervisionado e como caso especial as redes de Kohonen.

INTRODUCAO

AS REDES NEURAIS ARTIFICIAIS DENOMINADAS NESTE TRABALHO APENAS COMO REDES NEURAIS, SÃO SISTEMAS DE PROCESSAMENTO DE INFORMAÇÃO FORMADAS PELA INTERCONEXÃO ENTRE UNIDADES SIMPLES DE PROCESSAMENTO, DENOMINADAS NEURÔNIOS ARTIFICIAIS. OS NEURÔNIOS ARTIFICIAIS RECEBEM ESSA DENOMINAÇÃO PORQUE FORAM ORIGINADOS A PARTIR DE UM MODELO MATEMÁTICO DE UM NEURÔNIO BIOLÓGICO; A PRINCIPAL PROPRIEDADE DESTA ARQUITETURA É A SUA CAPACIDADE DE APROXIMAÇÃO UNIVERSAL E DE APRENDIZADO.

Treinar uma rede neural significa ajustar os pesos da rede de forma que a saída coincida com um certo valor desejado para cada entrada. Existem alguns algoritmos de treinamento que, além do ajuste de pesos, provocam mudanças na própria arquitetura da rede, como a criação ou eliminação de neurônios.

Nesta revisão, procuramos mostrar o material bibliográfico relacionado com redes que utilizam o treinamento não supervisionado. Estas redes foram classificadas de acordo a diferentes trabalhos consultados.

REDES NEURAIS: CONCEITOS BASICOS

DEFINICAO

Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado