Engenharia El�trica: Disciplinas

Engenharia El�trica

Introdução a Redes Neurais (TOE-58)

Ementa:

Conceitos básicos. Modelo do neurônio. Perceptrons. Redes feed-forward multi-níveis. Memória matricial de correlação. Sistemas auto-organizativos. Modelos recorrentes.

Programa da Disciplina:

1. Conceitos Básicos

1.1. Histórico;

1.2. Descrição estática de uma RNA;

1.3. Trajetória no espaço de estados;

1.4. Capacidade de armazenamento;

1.5. Recuperação de informação;

1.6. Paradigmas de aprendizado;

1.7. Regra de Hebb;

1.8. Adaptação e aprendizado;

1.9. Aprendizado supervisionado;

1.10. Aprendizado não supervisionado;

1.11. Aprendizado competitivo.

2. Modelo do Neurônio

2.1. O modelo físico;

2.2. O modelo MCP;

2.3. Função de transferência;

2.4. Neurônio artificial x real.

3. Perceptrons

3.1. Considerações básicas;

3.2. Teorema de convergência;

3.3. Medida de desempenho e limitações;

3.4. ADALINE.

4. Redes feed-forward Multi-níveis

4.1. Regra de Widrow-Hoff;

4.2. Algoritmo Backpropagation;

4.3. Ajuste da taxa de aprendizado;

4.4. Função de transferência;

4.5. Interferência retroativa;

4.6. Exemplos de aplicação.

5. Memória Matricial de Correlação

5.1. Modelo não-linear de Willshaw;

5.2. Modelo ADAM;

5.3. Modelo linear de Anderson e Kohonen;

5.4. Correção de erros;

5.5. Exemplos de aplicação.

6. Sistemas Auto-organizativos

6.1. Self-organizing feature memory;

6.2. Learning Vector Quantization (LVQ);

6.3. Adaptive Ressonance Theory (ART);

6.4. Aprendizado por competição;

6.5. Aplicações.

7. Modelos Recorrentes

7.1. Considerações dinâmicas;

7.2. Pontos fixos no espaço de estados;

7.3. Função de energia;

7.4. Memória associativa;

7.5. Capacidade de armazenamento;

7.6. Diagramas de fase;

7.7. Máquinas de Boltzmann;

7.8. Reconhecimento de padrões;

7.9. Problemas de otimização.

Bibliografia:

BRAGA, A. P., CARVALHO, A. C. P. L. F., LUDERMIR, T. B. Redes Neurais Artificiais: teoria e aplicações. Livros Técnicos e Científicos Editora (LTC), 2002.

HAYKIN, S. (1999). Redes neurais: princípios e prática. Porto Alegre: Bookman. 2nd Ed., 2001.

BLUM, Adam. Neural networks in C++: an object-oriented framework for building connectionist systems. New York: J. Wiley & Sons, 1992.

ROGERS, Joey. Object-oriented neural networks in C++. San Diego: Academic, 1997.

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