Redes de neurônios não-monótonos em camadas
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Data
2006Autor
Orientador
Nível acadêmico
Mestrado
Tipo
Resumo
Neste trabalho, derivamos equações de recorrência que descrevem a dinâmica exata de uma rede neural não-monótona, em camadas, através de uma análise sinal ruído. Para poder avaliar o seu estado dinâmico, definimos a semelhança do estado da rede com alguma configuração específica desta como medida de interesse. Vamos nos referir a estas configurações por "padrões" e a esta medida de interesse por "overlap". Obtivemos as equações dinâmicas na recuperação de um padrão e na recuperação simultânea d ...
Neste trabalho, derivamos equações de recorrência que descrevem a dinâmica exata de uma rede neural não-monótona, em camadas, através de uma análise sinal ruído. Para poder avaliar o seu estado dinâmico, definimos a semelhança do estado da rede com alguma configuração específica desta como medida de interesse. Vamos nos referir a estas configurações por "padrões" e a esta medida de interesse por "overlap". Obtivemos as equações dinâmicas na recuperação de um padrão e na recuperação simultânea de dois padrões. Esta arquitetura apresenta conexões apenas entre camadas adjacentes no sentido entrada-saída e padrões descorrelacionados entre as camadas. Assim, a propagação de um sinal nesta rede se dá ao passar por uma seqüência de padrões pré-definidos, de camada para camada. Nesta dinâmica, os pontos fixos correspondem a um valor estacionário do overlap desta seqüência de padrões e não do overlap estacionário de um padrão específico. Nós constatamos, na recuperação de um padrão à temperatura zero, que o modelo não-monótono é capaz de armazenar um conjunto maior de informação que o modelo monótono. Encontramos, além da presença das soluções de ponto fixo, a de atratores cíclicos e caóticos, que foram identificados e expostos graficamente. ...
Instituição
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Física. Programa de Pós-Graduação em Física.
Coleções
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Ciências Exatas e da Terra (5097)Física (830)
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