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UPE – Caruaru – Sistemas de InformaçãoDisciplina: Redes NeuraisProf.: Paulemir G. Campos

Introdução aRedes Neurais

(Parte 2)

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Roteiro da Aula

Conceitos Básicos; Principais Arquiteturas.

Referências.

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Conceitos Básicos

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Unidades de Processamento Função: receber entradas de conjunto

de unidades A, computar função sobre entradas e enviar resultado para conjunto de unidade B.

Entrada Total:

N

uj = wjixi

i=1

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Unidades de Processamento Representação

Local: unidades representam objetos bem definidos (Ex. letras, palavras, faces, etc);

Distribuída: unidades representam elementos abstratos.

Localização das unidades Intermediária (escondida); Saída.

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Unidades de Processamento Estado de ativação:

Representa o estado dos neurônios da rede;

Pode assumir valores: Binários (0 e 1); Bipolares (-1 e +1); Reais

Definido através de funções de ativação.

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Funções de Ativação Processa conjunto de entradas

recebidas e o transforma em estado de ativação;

Funções de ativação típicas envolvem: Adições; Comparações; Transformações matemáticas.

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Funções de Ativação Função de ativação

Atualiza estado de ativação a(t + 1) = F [a(t), u(t)] a(t + 1) = F [a(t)] a(t + 1) = F [u(t)]

Atualização Síncrona (mais comum) Assíncrona

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Funções de Ativação Funções de ativação mais comuns

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Funções de Ativação Sigmoid Logística

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Funções de Ativação Tangente Hiperbólica

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Funções de Saída Função de saída

Transforma estado de ativação de uma unidade em seu sinal de saída

yi(t) = fi (ai(t))

Geralmente é uma função identidade.

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Valores de Entrada e Saída Sinais de entrada e saída de uma RNA

geralmente são números reais Números devem estar dentro de um

intervalo Tipicamente entre -1 e +1 ou 0 e 1 Codificação realizada pelo projetista da rede

Técnica de codificação mais simples é a binária Número restrito de aplicações.

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Conexões Definem como neurônios estão

interligados Nós são conectados entre si através

de conexões específicas. Codificam conhecimento da rede

Uma conexão geralmente tem um valor de ponderamento ou peso associada a ela.

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Conexões Tipos de conexões (wik(t))

Excitatória: (wik(t) > 0) Inibitória: (wik(t) < 0) Conexão inexistente: (wik(t) = 0)

Número de conexões de um nó Fan-in: número de conexões de entrada; Fan-out: número de conexões de saída.

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Principais Arquiteturas

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Número de Camadas

Uma camada (Ex.: Perceptron, Adaline)

Multi-camadas (Ex.: MLP) Completamente conectada; Parcialmente conectada; Localmente conectada.

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Topologias Multi-Camadas Completamente Conectada

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Topologias Multi-Camadas Parcialmente Conectada

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Topologias Multi-Camadas Localmente Conectada

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Arranjo das Conexões Redes Feedforward

Não existem loops de conexões Redes Recorrentes

Conexões apresentam loops Mais utilizadas em sistemas

dinâmicos Lattices

Matriz n-dimensional de neurônios

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Redes Feedforward Sinal segue numa única direção; Tipo mais comum.

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Redes Recorrentes Possuem conexões ligando saída

da rede a sua entrada;

Podem lembrar entradas passadas e, conseqüentemente, processar seqüência de informações (no tempo ou espaço)

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Redes Recorrentes Exemplos

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Lattices

. . . . . .

Camada de Entrada

1 i n

Camada de Saída

Nodo Vencedor

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Referências Braga, A. P.; Ludermir, T. B. e

Carvalho, A. C. P. L. F. Redes Neurais Artificiais: Teoria e Aplicações. Editora LTC, 2000.

Notas de aulas da Profa. Teresa B. Ludermir e do Prof. Aluízio Araújo, ambos do CIn/UFPE.