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Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos           Uma Rede Neural para o
Objetivo

Problema
                  Reconhecimento de Números Binários
Projeto                   CCM102 - Inteligência Artificial
Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências
                            Alander Pereira dos Santos
Agradecimentos
                                 Universidade Federal do ABC
                       Centro de Matemática, Computação e Cognição
Objetivo

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema
                     Projetar e implementar um sistema de IA que:
Projeto                 Seja completo e útil
Exemplo da              Abordagem inerente às técnicas estudadas em sala de
Aplicação
                        aula
Conclusões

Referências          Análise teórica do modelo escolhido
Agradecimentos
Definição e exemplos

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
                         Dado um nibble como padrão de entrada, treinar uma
   mento de
   Números
                         rede neural para que reconheça este padrão e ou
    Binários             recupere a informação que estiver corrompida.
Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos
                  Figura : 1 entrada: padrão para o treinamento; processamento: padrão para associação; saída: padrão
                  associado




                         Algumas aplicações:
                                Armazenamento e recuperação de imagens
                                Códigos de Correção de Erros
                                       Hamming e Reed-Solomon
Arquitetura, projeto e ténicas I

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira      Uso da linguagem Java para o desenvolvimento da
  dos Santos
                     aplicação
Objetivo                Configurada nos padrões de uma Applet Java
Problema

Projeto
                     Hopfield [Heaton, 2008] como arquitetura de rede
Exemplo da
                     neural
Aplicação
                        Rede com realimentação e comportamento dinâmico
Conclusões
                        Rede não supervisionada
Referências
                            Neunônio segue o modelo McCulloch-Pitts
Agradecimentos
                        Memória Associativa
                            Capacidade de recuperar informações memorizadas,
                            mesmo com informação inicial incompleta ou corrompida
Arquitetura, projeto e ténicas II

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de       Modelo de classes representando o projeto da aplicação:
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos




                                     Figura : 2 Diagrama de classes
Arquitetura, projeto e ténicas III

  Uma Rede
 Neural para o    Características da rede:
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação                           Figura : 3 Neurônio de McCulloch-Pitts
Conclusões

Referências

Agradecimentos        O limiar da rede é calculádo através da função de
                      Heaveside
                          função de escala: Θ(x) = 1 se x ≥ 0 e Θ(x) = 0 caso
                          contrário
                          saída em binário
                      Normalização da rede segue uma função sigmoidal
                      onde sng(x) = 1 se z > 0 e sng(x) = −1 se z ≤ 0.
Arquitetura, projeto e ténicas IV

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de          Regra de aprendizagem para o peso wij para um
   Números
    Binários         padrão : wij = xi xj
Alander Pereira
  dos Santos
                        caso para um único padrão de aprendizado
                        para mais de um padrão é utilizada a Regra de Hebb
Objetivo
                        Generalizada
Problema

Projeto
                     Função de Relaxação ou minimização de energia
Exemplo da              pesos entre neurônios são simétricos: wij = wji
Aplicação
                        define-se um peso nulo da realimentação de cada
Conclusões
                        neurônio i.e. wii = 0
Referências

Agradecimentos       A função de relaxação sempre garante que a rede
                     relaxa para um estado estável
                     A rede tem a capacidade de generalizar para novos
                     padrões
                        o valor inverso do padrão de treinamento
Arquitetura, projeto e ténicas V

  Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
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                  Execução da rede:
Objetivo             A rede recebe como parâmetro de entrada as linhas
Problema             da matriz de pesos
Projeto

Exemplo da
                     Cada linha é atribuída a um dos quatro neurônios
Aplicação
                     A função de ativação da rede recebe como
Conclusões

Referências
                     parâmetro o valor do padrão a ser encontrado
Agradecimentos       A saída é um sequência de um nibble representando o
                     padrão encontrado ou um valor desconhecido.
Aplicação em java que implementa rede
                  neural de Hopfield I
  Uma Rede
 Neural para o    Treinamento da rede
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos




                                    Figura : 4Treinamento da rede
Aplicação em java que implementa rede
                  neural de Hopfield II
  Uma Rede
 Neural para o    Testando com o padrão 1001
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

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                                Figura : 5Executando a rede com o padrão 1001
Aplicação em java que implementa rede
                  neural de Hopfield III
  Uma Rede
 Neural para o    Testando com o padrão 1000
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

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                                Figura : 6Executando a rede com o padrão 1000
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  Uma Rede
 Neural para o    Testando com o padrão 0101
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

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                                Figura : 7Executando a rede com o padrão 0101
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                  neural de Hopfield V
  Uma Rede
 Neural para o    Testando com o padrão 0110
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
Aplicação

Conclusões

Referências

Agradecimentos




                        Figura : 8Executando a rede com o padrão 0110. Padrão encontrado generalizado
Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
  dos Santos


Objetivo

Problema
                  Modelo relativamente fácil de implementação, tanto
Projeto           em software quanto em hardware
Exemplo da
Aplicação
                  O modelo reconhece padrões previamente treinados
Conclusões        O modelo consegue generalizar para novos problemas
Referências

Agradecimentos
Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

Alander Pereira
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Objetivo

Problema

Projeto

Exemplo da
                  Introduction to Neural Networks for Java, 2ed, Heaton
Aplicação
                  Research, Inc. Outubro, 2008
Conclusões

Referências

Agradecimentos
Uma Rede
 Neural para o
  Reconheci-
   mento de
   Números
    Binários

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Objetivo

Problema

Projeto
                  Obrigado!   Voltar
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Referências

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Uma Rede Neural para o Reconhecimento de Números Binários

  • 1. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Uma Rede Neural para o Objetivo Problema Reconhecimento de Números Binários Projeto CCM102 - Inteligência Artificial Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Alander Pereira dos Santos Agradecimentos Universidade Federal do ABC Centro de Matemática, Computação e Cognição
  • 2. Objetivo Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projetar e implementar um sistema de IA que: Projeto Seja completo e útil Exemplo da Abordagem inerente às técnicas estudadas em sala de Aplicação aula Conclusões Referências Análise teórica do modelo escolhido Agradecimentos
  • 3. Definição e exemplos Uma Rede Neural para o Reconheci- Dado um nibble como padrão de entrada, treinar uma mento de Números rede neural para que reconheça este padrão e ou Binários recupere a informação que estiver corrompida. Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 1 entrada: padrão para o treinamento; processamento: padrão para associação; saída: padrão associado Algumas aplicações: Armazenamento e recuperação de imagens Códigos de Correção de Erros Hamming e Reed-Solomon
  • 4. Arquitetura, projeto e ténicas I Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira Uso da linguagem Java para o desenvolvimento da dos Santos aplicação Objetivo Configurada nos padrões de uma Applet Java Problema Projeto Hopfield [Heaton, 2008] como arquitetura de rede Exemplo da neural Aplicação Rede com realimentação e comportamento dinâmico Conclusões Rede não supervisionada Referências Neunônio segue o modelo McCulloch-Pitts Agradecimentos Memória Associativa Capacidade de recuperar informações memorizadas, mesmo com informação inicial incompleta ou corrompida
  • 5. Arquitetura, projeto e ténicas II Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Modelo de classes representando o projeto da aplicação: Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 2 Diagrama de classes
  • 6. Arquitetura, projeto e ténicas III Uma Rede Neural para o Características da rede: Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Figura : 3 Neurônio de McCulloch-Pitts Conclusões Referências Agradecimentos O limiar da rede é calculádo através da função de Heaveside função de escala: Θ(x) = 1 se x ≥ 0 e Θ(x) = 0 caso contrário saída em binário Normalização da rede segue uma função sigmoidal onde sng(x) = 1 se z > 0 e sng(x) = −1 se z ≤ 0.
  • 7. Arquitetura, projeto e ténicas IV Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Regra de aprendizagem para o peso wij para um Números Binários padrão : wij = xi xj Alander Pereira dos Santos caso para um único padrão de aprendizado para mais de um padrão é utilizada a Regra de Hebb Objetivo Generalizada Problema Projeto Função de Relaxação ou minimização de energia Exemplo da pesos entre neurônios são simétricos: wij = wji Aplicação define-se um peso nulo da realimentação de cada Conclusões neurônio i.e. wii = 0 Referências Agradecimentos A função de relaxação sempre garante que a rede relaxa para um estado estável A rede tem a capacidade de generalizar para novos padrões o valor inverso do padrão de treinamento
  • 8. Arquitetura, projeto e ténicas V Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Execução da rede: Objetivo A rede recebe como parâmetro de entrada as linhas Problema da matriz de pesos Projeto Exemplo da Cada linha é atribuída a um dos quatro neurônios Aplicação A função de ativação da rede recebe como Conclusões Referências parâmetro o valor do padrão a ser encontrado Agradecimentos A saída é um sequência de um nibble representando o padrão encontrado ou um valor desconhecido.
  • 9. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield I Uma Rede Neural para o Treinamento da rede Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 4Treinamento da rede
  • 10. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield II Uma Rede Neural para o Testando com o padrão 1001 Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 5Executando a rede com o padrão 1001
  • 11. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield III Uma Rede Neural para o Testando com o padrão 1000 Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 6Executando a rede com o padrão 1000
  • 12. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield IV Uma Rede Neural para o Testando com o padrão 0101 Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 7Executando a rede com o padrão 0101
  • 13. Aplicação em java que implementa rede neural de Hopfield V Uma Rede Neural para o Testando com o padrão 0110 Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos Figura : 8Executando a rede com o padrão 0110. Padrão encontrado generalizado
  • 14. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Modelo relativamente fácil de implementação, tanto Projeto em software quanto em hardware Exemplo da Aplicação O modelo reconhece padrões previamente treinados Conclusões O modelo consegue generalizar para novos problemas Referências Agradecimentos
  • 15. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Exemplo da Introduction to Neural Networks for Java, 2ed, Heaton Aplicação Research, Inc. Outubro, 2008 Conclusões Referências Agradecimentos
  • 16. Uma Rede Neural para o Reconheci- mento de Números Binários Alander Pereira dos Santos Objetivo Problema Projeto Obrigado! Voltar Exemplo da Aplicação Conclusões Referências Agradecimentos