redes neurais e suas aplicaÇÕes aluno: paulo celso da silva e souza junior

14
REDES NEURAIS E REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior Junior

Upload: augusto-amarante-freire

Post on 07-Apr-2016

228 views

Category:

Documents


12 download

TRANSCRIPT

Page 1: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

REDES NEURAIS E REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕESSUAS APLICAÇÕES

ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza JuniorALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

Page 2: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Faculdade Atual, como requisito Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Faculdade Atual, como requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de Informação, sob a parcial para obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de Informação, sob a orientação do Professor Mestre Alfredo Braga Furtado.orientação do Professor Mestre Alfredo Braga Furtado.

REDES NEURAIS E REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕESSUAS APLICAÇÕES

Page 3: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

Inicialmente este trabalho propõe-se a descrever os Inicialmente este trabalho propõe-se a descrever os principais tópicos referentes a redes neurais, desde seu principais tópicos referentes a redes neurais, desde seu surgimento até propostas de implementação em inúmeras surgimento até propostas de implementação em inúmeras aplicações atuais. aplicações atuais.

1- O CÉREBRO - É composto por uma complexa rede de 1- O CÉREBRO - É composto por uma complexa rede de células nervosas chamadas dendritos células nervosas chamadas dendritos

2- NEURÔNIO - Uma célula nervosa onde os dendritos 2- NEURÔNIO - Uma célula nervosa onde os dendritos conduzem informações para o sistema nervoso centralconduzem informações para o sistema nervoso central

. NERVOS MOTORES - . NERVOS MOTORES -

. NERVOS SENSORIAS. NERVOS SENSORIAS

. NERVOS DE CONEXÃO. NERVOS DE CONEXÃO

Page 4: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior
Page 5: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

O Sistema Nervoso conecta-se ao Sistema Nervosos Central onde conecta-se ao O Sistema Nervoso conecta-se ao Sistema Nervosos Central onde conecta-se ao encéfalo e a medula espinhal.encéfalo e a medula espinhal.E o Sistema Nervoso Periférico conecta-se ao Sistema Nervoso Somático, E o Sistema Nervoso Periférico conecta-se ao Sistema Nervoso Somático, e o Sistema Nervoso Autônomo conecta-se ao Sistema Simpático e Parassimpático,e o Sistema Nervoso Autônomo conecta-se ao Sistema Simpático e Parassimpático,Essas conexões estabelecidas entre os receptores transportam informações para o cérebro Essas conexões estabelecidas entre os receptores transportam informações para o cérebro onde serão executadas.onde serão executadas.

Page 6: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

O cérebro juntamente com a espinal medula recebe e elabora várias O cérebro juntamente com a espinal medula recebe e elabora várias percepçõespercepçõesEm suma pode-se dizer que as funções da espinal medula são funções Em suma pode-se dizer que as funções da espinal medula são funções condutoras (transportam informação somasensorial para o encéfalo e do condutoras (transportam informação somasensorial para o encéfalo e do encéfalo para os músculos)  e a função coordenadora (comunicação entre encéfalo para os músculos)  e a função coordenadora (comunicação entre encéfalo e o organismo, coordenando as atividades reflexas). encéfalo e o organismo, coordenando as atividades reflexas).

Page 7: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

FATOS HISTÓRICOSFATOS HISTÓRICOS

- 1943: McCULLOUGH e PITTS estabeleceram as bases da neurocomputação, com - 1943: McCULLOUGH e PITTS estabeleceram as bases da neurocomputação, com modelos matemáticos. modelos matemáticos. - 1949: HEBB traduziu matematicamente a sinapse dos neurônios biológicos. - 1949: HEBB traduziu matematicamente a sinapse dos neurônios biológicos. - 1951: MINSKI constrói o Snark, primeiro neurocomputador com capacidade de - 1951: MINSKI constrói o Snark, primeiro neurocomputador com capacidade de aprendizado, ou seja, ajustava automaticamente os pesos entre as sinapses. Não aprendizado, ou seja, ajustava automaticamente os pesos entre as sinapses. Não executou nenhuma função útil. executou nenhuma função útil. - 1957: ROSENBLATT concebeu o "perceptron", que era uma rede neural de duas - 1957: ROSENBLATT concebeu o "perceptron", que era uma rede neural de duas camadas, usado no reconhecimento de caracteres. camadas, usado no reconhecimento de caracteres. - 1962: WIDROW desenvolveu um processador para redes neurais e fundou a - 1962: WIDROW desenvolveu um processador para redes neurais e fundou a primeira empresa de circuitos neurais digitais, a Memistor Corporation. primeira empresa de circuitos neurais digitais, a Memistor Corporation. - 1967: Fim das verbas destinadas à pesquisa de redes neurais. - 1967: Fim das verbas destinadas à pesquisa de redes neurais. - 1974: WERBOS lançou bases para o algoritmo de retro propagação - 1974: WERBOS lançou bases para o algoritmo de retro propagação (backpropagation). Cooper, Cowan, Fukushima, Von der Malsburg e muitos outros (backpropagation). Cooper, Cowan, Fukushima, Von der Malsburg e muitos outros foram alguns dos muitos pesquisadores dos anos 1960 e 1970, cujos estudos não foram alguns dos muitos pesquisadores dos anos 1960 e 1970, cujos estudos não devem ser menosprezados. devem ser menosprezados.

Page 8: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

3.2 NEUROCOMPUTAÇÃO3.2 NEUROCOMPUTAÇÃOOs modelos neurais procuram aproximar o processamento dos computadores ao Os modelos neurais procuram aproximar o processamento dos computadores ao cérebro Humano. As redes neurais possuem um grau de interconexão similar à cérebro Humano. As redes neurais possuem um grau de interconexão similar à estrutura do cérebro e um computador convencional moderno, a informação é estrutura do cérebro e um computador convencional moderno, a informação é transferida em tempos especifica dentro de um relacionamento com um sinal para transferida em tempos especifica dentro de um relacionamento com um sinal para sincronização (BARRETO, 1997)sincronização (BARRETO, 1997)Tabela 01 - Quadro comparativo entre cérebro e o computadorTabela 01 - Quadro comparativo entre cérebro e o computador

ParâmetroParâmetro CérebroCérebro ComputadorComputador

MaterialMaterial OrgânicoOrgânico Metal e PlásticoMetal e Plástico

VelocidadeVelocidade MilisegundosMilisegundos Nano segundosNano segundos

Tipo de ProcessamentoTipo de Processamento ParaleloParalelo SeqüencialSeqüencial

ArmazenamentoArmazenamento Adaptativo Adaptativo EstáticoEstático

Controle de ProcessosControle de Processos DistribuídoDistribuído CentralizadoCentralizado

Números de Elementos Processados Números de Elementos Processados 10 e 11 à 10 1410 e 11 à 10 14 10 e 5 à 10 e 610 e 5 à 10 e 6

Ligação entre Elementos ProcessadosLigação entre Elementos Processados 10.00010.000 < 10< 10

Page 9: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

Quadro Comparativo entre Computadores e os Neurocomputadores Quadro Comparativo entre Computadores e os Neurocomputadores

ComputadoresComputadores NeurocomputadoresNeurocomputadores

Executa ProgramasExecuta Programas Aprende Aprende

Executa Operações LógicasExecuta Operações Lógicas Executa operações não lógicas, transformações, comparações.Executa operações não lógicas, transformações, comparações. Depende do Programa ou Depende do Programa ou do Programadordo Programador Descobre as relações ou regras dos dados exemplosDescobre as relações ou regras dos dados exemplos

Testa uma hipótese por vezTesta uma hipótese por vez Testa todas as possibilidades em paraleloTesta todas as possibilidades em paralelo

Page 10: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

MODELOS DE NEURÔNIOSMODELOS DE NEURÔNIOS

NEURÔNIO ARTIFICIAL PROJETADO POR MCCULLOCHNEURÔNIO ARTIFICIAL PROJETADO POR MCCULLOCH

Page 11: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

MODELOS DE NEURÔNIOSMODELOS DE NEURÔNIOS

REDE DE PERCEPTRONS PROPOSTA POR ROSEMBLATTREDE DE PERCEPTRONS PROPOSTA POR ROSEMBLATT

Page 12: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

MODELOS DE NEURÔNIOSMODELOS DE NEURÔNIOS

REDES ADALINE E MADALINE PROPOSTA POR WIDROW E HOFFREDES ADALINE E MADALINE PROPOSTA POR WIDROW E HOFF

Page 13: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

MODELOS DE NEURÔNIOSMODELOS DE NEURÔNIOS

ESTRUTURA DO MÉTODO BACKPROPAGATION ESTRUTURA DO MÉTODO BACKPROPAGATION

Page 14: REDES NEURAIS E SUAS APLICAÇÕES ALUNO: Paulo Celso da Silva e Souza Junior

SUAS APLICAÇÕES ATUAISSUAS APLICAÇÕES ATUAIS

1- O reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR);1- O reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR);

2- Controle de Processos Industriais;2- Controle de Processos Industriais;

3- Aplicações Climáticas3- Aplicações Climáticas

4- Diagnostico Medico;4- Diagnostico Medico;

5- Análise de voz; 5- Análise de voz;

6- Robótica; 6- Robótica;

7- Reconhecimento de padrões em linhas de montagem; 7- Reconhecimento de padrões em linhas de montagem;

8- Analise de Aroma e Odor; um projeto que está em desenvolvimento, buscando a 8- Analise de Aroma e Odor; um projeto que está em desenvolvimento, buscando a análise de odor via nariz eletrônico; análise de odor via nariz eletrônico;

9- Sistema Sensorial; 9- Sistema Sensorial;

10- Escada Rolante;10- Escada Rolante;