Modelos não recorrentes RNA Feed-Forward: MLP - Backpropagation, RProp,CasCor (HiperPlanos) RBF Radial Basis Function (Clusters)

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1 Modelos não recorrentes RNA Feed-Forward: MLP - Backpropagation, RProp,CasCor (HiperPlanos) RBF Radial Basis Function (Clusters) 2. Outros modelos Mapas de Kohonen SOM, SOFM (Self-Organizing Feature Maps) Hopfield Memórias Auto-Associativas BAM Memórias Associativas Bidirecionais ART (ART1, ART2, ART-MAP, FuzzyART-MAP,...) Protótipos * BPTT - Back-Propagation Through Time Rede Desdobrada No Tempo 1

2 * BPTT - Back-Propagation Through Time Algoritmo De Aprendizado: Back-Propagation! (pesos virtuais ) Exemplo de Aplicação: - Aprendizado e predição de seqüências Shift Register... A resposta (saída) no tempo t i+1 depende da entrada em t i Input Output =>? [t 0 ] => 1 [t 1 ] => 1 [t 2 ] => 0 [t 3 ] => 1 [t 4 ] * BPTT - Back-Propagation Through Time Exemplo de Aplicação: t 3 a t 6 Todas entradas em 0 25 seqüências a serem aprendidas: AA1212 AB1223 AC1231 AD1221 AE1213 BA2312 BB2323 BC2331 BD2321 BE2313 CA3112 CB3123 CC3131 CD3121 CE3113 DA2112 DB2123 DC2131 ED2121 DE2113 EA1312 EB1323 EC1331 EE1321 EE1313 2

3 * TDNN Time Delay Neural Networks Entradas Desdobradas Saída / Output Camada Oculta Unit i Pesos Wij Unit j No Tempo... Algoritmo BP Normal I 1 I 2 I 3 [t i ] I 1 I 2 I 3 [t i-1 ] atraso I 1 I 2 I 3 [t i-2 ] atraso I 1 I 2 I 3 [t i-3 ] atraso I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 I 8 I 9 I 10 I 11 I 12 Entradas / Input T N T N-1 T N-2 T N-3 shift no tempo * TDNN Time Delay Neural Networks Saída / Output Camada Oculta Unit i Pesos Wij Unit j Entradas Desdobradas No Tempo... Algoritmo BP Normal I 1 I 2 I 3 [t i ] I 1 I 2 I 3 [t i-1 ] atraso I 1 I 2 I 3 [t i-2 ] atraso I 1 I 2 I 3 [t i-3 ] atraso I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 I 8 I 9 I 10 I 11 I 12 Entradas / Input T N T N-1 T N-2 T N-3 shift no tempo Aplicação: Dotar a rede neural de uma memória dos estados passados (contexto temporal) 3

4 * SRN Simple Recurrent Networks (Elman Nets) Output Units Hidden Units Hidden Output Copy (internal state) Contexto / Memória: Estado interno da rede no passado... Net_Output = F(Inputs,Context) Input Units Context Units Input: External State Context: Internal State * Recurrent Jordan Nets Input Units Output Units Hidden Units Context Units Network Output Copy Contexto / Memória: Respostas da rede no passado... Exemplo de Aplicação: Autômato (FSA) Entradas: I 1, I 2 (sensor externo), E 1 (estado atual) Saídas: E 2 (novo estado) I 1 I 2 E 1 E 2 4

5 * NARX NonLinear AutoRegressive with Exogenous Inputs Model Output Units Hidden Units Network Output Copy O N Temporal Input Units Temporal Context Units I N I N-1 I N-2 I... O N O N-1 O N-2 O... : Atraso shift no tempo da entrada shift no tempo da saída * NARX NonLinear AutoRegressive with Exogenous Inputs Model Output Units Hidden Units Network Output Copy O N Temporal Input Units Temporal Context Units I N I N-1 I N-2 I... O N O N-1 O N-2 O... : Atraso Z -1 shift no tempo da entrada shift no tempo da saída Aplicações: - Com contexto de entrada (passado recente) - Com contexto de saída (estado/decisões recentes) - Memória do passado: sensores e ações! [Agente Inteligente] 5

6 * RCC Recurrent Cascade Correlation RCC Scott Fahlman: Builds up a finite-state machine... Ajustada ao problema dado e configurada pelo aprendizado CasCor original => Não tem uma memória de curto prazo Generaliza regras, mas não lembra do passado recente! RCC: Baseado no CasCor + Elman Nets Cria uma máquina de estados, onde a recorrência está no próprio neurônio * RCC Recurrent Cascade Correlation RCC: Baseado no CasCor + Elman Nets Cria uma máquina de estados, onde a recorrência está no próprio neurônio - Uma unidade é congelada e não pode ser mais alterada ou receber conexões novas; - Laços são necessários para tratar as informações temporais! - Unidades ocultas possuem uma recorrência => recorrência no próprio neurônio! 6

7 * RCC Recurrent Cascade Correlation 7

8 Modelos não recorrentes RNA Feed-Forward: MLP - Backpropagation, RProp,CasCor (HiperPlanos) RBF Radial Basis Function (Clusters) 2. Outros modelos Mapas de Kohonen SOM, SOFM (Self-Organizing Feature Maps) Hopfield Memórias Auto-Associativas BAM Memórias Associativas Bidirecionais ART (ART1, ART2, ART-MAP, FuzzyART-MAP,...) Protótipos 8

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