REDES NEURAIS ARTIFICIAIS - ime.usp.bradao/RNAFINAL.pdf · Net j = Xi Wji Sj = F(Net j) ELEMENTO PROCESSADOR OU NEURÔNIO ARTIFICIAL Neurônio J Sinapse é a região onde dois neurônios

REDES NEURAIS REDES NEURAIS ARTIFICIAISARTIFICIAIS

Sinapse é a região onde dois neurônios entram em contato e através da qual os Sinapse é a região onde dois neurônios entram em contato e através da qual os impulsos nervosos são transmitidos entre eles impulsos nervosos são transmitidos entre eles

PORTA LÓGICA

(EXECUTA VÁRIAS ATIVIDADES AO MESMO TEMPO)

PROCESSA VÁRIAS COISAS AO MESMO TEMPOPROCESSA VÁRIAS COISAS AO MESMO TEMPOATRAVÉS USANDO OS NEURÔNIOS BIOLÓGICOSATRAVÉS USANDO OS NEURÔNIOS BIOLÓGICOS

CONEXÕES ENTRE OS NEURÔNIOS CONEXÕES ENTRE OS NEURÔNIOS (CADA CONEXÃO TEM UM PESO SINÁPTICO)(CADA CONEXÃO TEM UM PESO SINÁPTICO)

COMO OS NEURÔNIOS ESTÃO CONECTADOSCOMO OS NEURÔNIOS ESTÃO CONECTADOS

Net Net jj = = Xi W Xi WjijiSSjj = F(Net = F(Net j j))

ELEMENTO PROCESSADOROU

NEURÔNIO ARTIFICIAL

Neurônio J

Sinapse é a região onde dois neurônios entram em contato e através da qual os Sinapse é a região onde dois neurônios entram em contato e através da qual os impulsos nervosos são transmitidos entre eles. impulsos nervosos são transmitidos entre eles.

limitelimite

Não linearidadeNão linearidade

saturaçãosaturação

ALUNOS ANO PASSADO FIZERAM DIVERSOS EXEMPLOS NESTA CATEGORIAALUNOS ANO PASSADO FIZERAM DIVERSOS EXEMPLOS NESTA CATEGORIA

NÃO VEREMOSNÃO VEREMOS

EXEMPLO DE APLICAÇÃO E FUNCIONAMENTO NO EXEMPLO DE APLICAÇÃO E FUNCIONAMENTO NO RECONHECIMENTO DE PADRÕESRECONHECIMENTO DE PADRÕES

DADO NÃO APRESENTADO NO

TREINAMENTO

DADO NÃO APRESENTADO NO

TREINAMENTO

DADO NÃO APRESENTADO NO

TREINAMENTO

RNA PERCEPTONRNA PERCEPTON

VARIAÇÃO DO PESO SINÁPTICOVARIAÇÃO DO PESO SINÁPTICO

DESEJÁVEL MASDESEJÁVEL MASIMPOSSÍVEL COMIMPOSSÍVEL COM

UMA UMA ÚNICAÚNICA CAMADA CAMADA

RNA MULTILAYER RNA MULTILAYER BACKPROPAGATIONBACKPROPAGATION

Net Net jj = = Xi W Xi Wjiji

SSjj = F(Net = F(Net jj))

PESO SINÁPTICO FUNÇÃO DE ATIVAÇÃO

NEURÔNIO J NEURÔNIO J

SAÍDA O SAÍDA O NEURÔNIO iNEURÔNIO i

COM ESTADO COM ESTADO DE ATIVAÇÃO Si DE ATIVAÇÃO Si

TTjj (valor desejado)(valor desejado)

SSjj (saída)(saída)

ATUALIZAÇÃO DO PESOATUALIZAÇÃO DO PESOTaxa de AprendizadoTaxa de Aprendizado

NetNet j j = = S Sii W Wjiji

Taxa de AprendizadoTaxa de Aprendizado

Camada de saída

K varia

NetNet j j = = S Sii W Wjiji

Net j = Net j = Xi Wji Xi Wji

Sj = F(Net j)Sj = F(Net j)

Net j = Net j = Xi Wji Xi Wji

Sj = F(Net j)Sj = F(Net j)

Net j = Net j = Xi Wji Xi Wji

Sj = F(Net j)Sj = F(Net j)

Tm Tm (desejado)(desejado)

SmSm(saída)(saída)

m varia

K varia