UPE – Caruaru – Sistemas de Informação
Disciplina: Redes Neurais
Prof.: Paulemir G. Campos
Introdução a
Redes Neurais
(Parte 2)
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
1
Roteiro da Aula

Conceitos Básicos;
Principais Arquiteturas.

Referências.

11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
2
Conceitos Básicos
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
3
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
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
4
Unidades de Processamento

Representação



Local: unidades representam objetos bem
definidos (Ex. letras, palavras, faces, etc);
Distribuída: unidades representam
elementos abstratos.
Localização das unidades


11/5/2015
Intermediária (escondida);
Saída.
RN - Prof. Paulemir Campos
5
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.
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
6
Funções de Ativação


Processa conjunto de entradas
recebidas e o transforma em estado de
ativação;
Funções de ativação típicas envolvem:



11/5/2015
Adições;
Comparações;
Transformações matemáticas.
RN - Prof. Paulemir Campos
7
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


11/5/2015
Síncrona (mais comum)
Assíncrona
RN - Prof. Paulemir Campos
8
Funções de Ativação

Funções de ativação mais comuns




11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
9
Funções de Ativação

Sigmoid Logística
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
10
Funções de Ativação

Tangente Hiperbólica
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
11
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.
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
12
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

11/5/2015
Número restrito de aplicações.
RN - Prof. Paulemir Campos
13
Conexões

Definem como neurônios estão
interligados


Nós são conectados entre si através de
conexões específicas.
Codificam conhecimento da rede

11/5/2015
Uma conexão geralmente tem um valor
de ponderamento ou peso associada a
ela.
RN - Prof. Paulemir Campos
14
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


11/5/2015
Fan-in: número de conexões de entrada;
Fan-out: número de conexões de saída.
RN - Prof. Paulemir Campos
15
Principais Arquiteturas
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
16
Número de Camadas


Uma camada (Ex.: Perceptron, Adaline)
Multi-camadas (Ex.: MLP)



11/5/2015
Completamente conectada;
Parcialmente conectada;
Localmente conectada.
RN - Prof. Paulemir Campos
17
Topologias Multi-Camadas

Completamente Conectada
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
18
Topologias Multi-Camadas

Parcialmente Conectada
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
19
Topologias Multi-Camadas

Localmente Conectada
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
20
Arranjo das Conexões

Redes Feedforward


Redes Recorrentes



Não existem loops de conexões
Conexões apresentam loops
Mais utilizadas em sistemas dinâmicos
Lattices

11/5/2015
Matriz n-dimensional de neurônios
RN - Prof. Paulemir Campos
21
Redes Feedforward


Sinal segue numa única direção;
Tipo mais comum.
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
22
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)
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
23
Redes Recorrentes

Exemplos
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
24
Lattices
Camada de Saída
Nodo
Vencedor
1
. . .
i
. . .
n
Camada de Entrada
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
25
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.
11/5/2015
RN - Prof. Paulemir Campos
26