Redes Neurais - Fundamentos e Aplicações com Programas em C

Este livro aborda de maneira didática e objetiva os aspectos mais importantes à compreensão e ao uso das redes neurais artificiais, reunindo em um só trabalho teoria, exemplos e detalhes importantes para a implementação destes algoritmos, poupando o leitor da árdua tarefa de busca em inúmeros textos pelo conteúdo necessário para a formação de um entendimento consistente sobre o assunto. Nesse trabalho são descritos de forma objetiva e detalhada, apenas os modelos neurais mais empregados no mercado: o Perceptron, o Perceptron de Múltiplas Camadas e a Rede de Kohonen. Entretanto, o conteúdo deste livro pretende capacitar o leitor a explorar os demais paradigmas neurais. Aqui são apresentados programas em C, uma linguagem mais universal no mundo da computação, para a realização dos algoritmos de treinamento das redes neurais, de forma a ampliar o entendimento do leitor, tendo este livro a apresentação de exemplos detalhados no passo a passo, bem como vários exercícios para a maior fixação do seu conteúdo.

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  • Descrição
    Redes Neurais - Fundamentos e Aplicações com Programas em C

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  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o AutorOswaldo Ludwig Junior

    Oswaldo Ludwig Junior nasceu no Brasil em 1967, recebeu o grau de engenheiro civil em 1995 e obteve o título de mestre em engenharia elétrica pela Universidade Federal de Bahia (UFBA) em 2005.

    Eduardo Montgomery Meira Costa

    Eduard Montgomery Meira Costa nasceu em Esperança, Paraíba, em 1970. Graduou-se em Engenharia Elétrica em 1994, finalizou o mestrado em Engenharia Elétrica em 1997 e concluiu o doutorado em Engenharia Elétrica em 2001
    Informações TécnicasSUMÁRIO
    1 INTRODUÇÃO ........................................................................... 1
    1.1 SOBRE A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ........................................... 1
    1.1.1 Representação do Conhecimento .................................. 2
    1.1.2 Raciocínio ...................................................................... 3
    1.1.3 Aprendizado ................................................................... 3
    1.2 BREVE HISTÓRIA SOBRE AS REDES NEURAIS .............................5
    1.3 VANTAGENS E LIMITAÇÕES DAS REDES NEURAIS ....................... 7
    1.4 EXERCÍCIOS .............................................................................. 8
    2 PRINCÍPIOS DE NEUROCOMPUTAÇÃO ........................... 9
    2.1 OS NEURÔNIOS ......................................................................... 9
    2.2 A REDE NEURAL ....................................................................... 14
    2.3 A ARQUITETURA DA REDE ........................................................ 15
    2.4 O CONTROLE DO APRENDIZADO ................................................ 16
    2.5 O ALGORITMO DE APRENDIZADO .............................................. 16
    2.6 O PROBLEMA DE ATRIBUIÇÃO DE CRÉDITO ............................... 18
    2.7 EXERCÍCIOS .............................................................................. 18
    3 O PROJETO DE UMA REDE NEURAL ................................ 21
    3.1 COLETA E SELEÇÃO DE DADOS .................................................. 21
    3.2 CONFIGURAÇÃO DA REDE .......................................................... 22
    3.3 TREINAMENTO ........................................................................... 23
    3.4 TESTE ....................................................................................... 24
    3.5 INTEGRAÇÃO ............................................................................. 24
    3.6 EXERCÍCIOS .............................................................................. 25
    4 O PERCEPTRON ....................................................................... 27
    4.1 DESCRIÇÃO ............................................................................... 27
    4.2 ALGORITMO DE APRENDIZAGEM DO PERCEPTRON ...................... 29
    4.3 EXEMPLOS NUMÉRICOS ............................................................. 31
    4.3.1 Primeiro Exemplo ................................................................ 31
    4.3.2 Segundo Exemplo ................................................................ 35
    4.4 O PROBLEMA XOR .................................................................. 38
    4.5 PROGRAMA EM C PARA PERCEPTRON ........................................ 41
    4.6 EXERCÍCIOS .............................................................................. 44
    5 PERCEPTRONS DE MÚLTIPLAS CAMADAS .................... 45
    5.1 DESCRIÇÃO ............................................................................... 45
    5.2 A PROPAGAÇÃO DO SINAL ......................................................... 46
    5.3 O ALGORITMO DE RETROPROPAGAÇÃO DE ERRO....................... 46
    5.4 UM RESUMO DO ALGORITMO ..................................................... 58
    5.5 UM EXEMPLO NUMÉRICO .......................................................... 60
    5.6 APRENDIZADO PELO GRADIENTE DESCENDENTE ......................... 65
    5.7 PROGRAMA EM C PARA MLP ................................................... 67
    5.8 EXERCÍCIOS .............................................................................. 72
    6 A REDE DE KOHONEN ........................................................... 75
    6.1 DESCRIÇÃO ............................................................................... 75
    6.2 O ALGORITMO DA REDE ........................................................... 77
    6.2.1 Processo Competitivo .................................................... 77
    6.2.2 O Processo Cooperativo ................................................ 78
    6.2.3 O Processo Adaptativo ................................................... 79
    6.3 ALGORITMO DE TREINAMENTO DA REDE DE KOHONEN .............. 80
    6.4 UM EXEMPLO NUMÉRICO .......................................................... 81
    6.5 UM PROGRAMA EM C PARA O TREINAMENTO DA REDE DE KOHONEN . 85
    6.6 EXERCÍCIOS .............................................................................. 89
    7 EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS ................................. 91
    7.1 TRATAMENTOS DOS DADOS PARA O USO EM RNAS .................... 91
    7.2 ANÁLISE DE ENTROPIA .............................................................. 92
    7.3 ANÁLISE DA DISTÂNCIA DE BATTACHARYYA ............................... 93
    7.4 COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO ................................................. 95
    7.5 MOMENTOS INVARIANTES .......................................................... 97
    7.6 ANÁLISE DOS COMPONENTES PRINCIPAIS ................................... 100
    7.7 EXERCÍCIOS .............................................................................. 102
    8 EXEMPLOS DE APLICAÇÕES .............................................. 105
    8.1 DETECÇÃO DE FALHAS EM MOTORES DE INDUÇÃO ....................105
    8.2 PREDIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS .............................................. 115
    8.3 EXERCÍCIOS .............................................................................. 121 BIBLIOGRAFIA............................................................................ 123

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:136
    Origem:Nacional
    Editora:Editora Ciência Moderna
    Idioma:Português
    Edição:1ª Edição
    Ano:2007
    ISBN:9788573936193
    Encadernação:Brochura
    Autor:Oswaldo Ludwig Junior, Eduardo Montgomery Meira Costa
  • Informações

Avaliação técnica sobre o livro

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Além de bonito, o novo site tem Minhas Dicas :) #ficaadica

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