Memórias BAM

Disciplina de Redes Neurais
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Memórias BAM
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Wender Cris de Souza Firmino, 2Fernando Fonseca
e-mail: [email protected], [email protected]
FACULDADES BARDDAL
Resumo
Este artigo registra o processo de modelagem, implementação e utilização de uma rede neural artificial
desenvolvida com auxílio do Software QuickNet, com o objetivo de implementar um sistema de apoio a
tomada de decisão em processos de tomada de preço por meio de cotações eletrônicas.
Palavras chaves: Redes Neurais, BAM
1. Objetivo
O objetivo deste trabalho é descrever o funcionamento de uma rede BAM (Bidirectional Associative
Memory). Além do conceito será apresentado o modelo matemático e seu funcionamento.
2. Estrutura
A estrutura do trabalho é composta de resumo, objetivo, introdução, fundamentação, desenvolvimento e
conclusão.
3. Introdução
Com o advento da Internet, muitas empresas puderam se utilizar desta como mais um canal de
divulgação de sua marca e produtos.
Todavia se observou que o fenômeno de expansão observado na Internet, tornava esta não somente
um canal para publicação de informação meramente estática do contrário, conteúdo de caráter dinâmico e
também negociações envolvendo empresas em consumidores e envolvendo empresas simplesmente,
começaram a despontar.
A Internet torna-se um canal de venda indireta, quando envolve empresas e fornecedores, e também de
venda direta, envolvendo fabricantes e consumidores finais, muito importante e atrelado a este muitas
modalidades de negociação existentes no mundo físico passam a existir também no universo virtual.
Modalidades como tomada de preço, licitações, leilões, venda por catálogo e venda direta ao
consumidor simulando-se uma loja virtual, são exemplos práticos de modalidades bem sucedidas na Internet.
A proposta deste trabalho é apresentar uma rede para apoio a tomada de decisão no resultado de uma
cotação eletrônica.
4. Fundamentação
Inteligência Artificial
A palavra artificial vem do latim artficiale, e significa algo não natural, ou seja produzido pelo
homem. Portanto, Inteligência Artificial é um tipo de inteligência criada pelo ser humano para dotar as
máquinas de uma determinada habilidade, simulando a inteligência do ser humano.
O emprego das tecnologias de IA para a história da computação atual de certa forma não é um tema
muito recente. Segundo consta (RUSSEL, 2004), o primeiro desenvolvimento que se definiu como IA se deu
em 1943 e foi realizado por Warren McCulloch e Walter Pitts.
Redes Neurais Artificiais
O homem procura reproduzir a natureza em todos os aspectos, e através deste processo conseguiu
modelar o trabalho do neurônio biológico. Dessa forma, no Séc. XIX, com o trabalho de Tamón y Cajal
(KOVACS, 1996), surge a Teoria de Redes Neurais.
Uma definição paras as Redes Neurais Artificais pode ser encontrada no artigo apresentado no XV
Congresso de Pesquisa e Ensino de Transportes:
XIV Microelectronics Seminar
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Uma rede neural artificial é uma estrutura formada por unidades de processamento comumente
chamadas de nós, neurônios ou células, interconectadas por arcos direcionais, também chamadas de
ligações, conexões ou sinapses. De um modo geral, cada neurônio artificial recebe um conjunto de
entradas Xi, calcula uma média ponderada entre eles Nk e utiliza alguma função J(Nk), que
determinará sua ativação ou não, para produzir uma saída Yk, que será uma entrada para outros
neurônios. Seguindo o mesmo processo em toda a rede, fica caracterizado o processo paralelo
distribuído que se constitui em
um dos maiores benefícios do paradigma neural, ou seja a não
liberdade difundida por toda a rede. Oliva et al. (OLIVA;CYBIS;PRETTO, 2001)
BAM
As BAM (Bidirectional Associative Memory) ou memórias bidirecionais associativas, são redes de duas
camadas com realimentação (SHANMUKH, 1993), que são utilizadas para armazenar associações entre
padrões. Na figura 1 é demonstrada a BAM.
Figura 1
Representação de uma BAM
Todos os seus neurônios se interconectam, permitindo uma associação dinâmica ou seja existe uma
conversão para o padrão mais próximo. Conforme a Figura 1, a rede aceita o mapeamento entre vetores
diferentes demonstrando assim sua dinamicidade. Este inter-relacionamento de vetores é melhor entendido se
explicarmos como funciona uma BAM, para uma associação X Y:
O vetor X é apresentado à camada La, multiplicado pela matriz W, apresentando a saída Y na camada Lb.
Essa saída é então aplicada à camada Lb, multiplicada pela matriz Wt, produzindo X na camada La.
5. Conclusão
Foi demonstrado neste trabalho o funcionamento de uma rede BAM. O reconhecimento de padrões é o
principal uso das BAMs.
6. Referências
[KOVACS 1996]
KOVÁCS, Zsolt L. Redes Neurais: Fundmentos e Aplicações 2ª Edição São
Paulo: Edição Acadêmica, 1996
[OLIVA 2001]
OLIVA, Glaúcia M.; CYBIS, Helena B. B.;PRETTO, Carlos Oliva.
Metodologia De Redes Neurais Aplicada À Previsão De Produção De Viagens.
XV Congresso de Pesquisa e Ensino de transportes, Campinas. 2001. São Paulo
[RUSSEL 2004]
RUSSEL, Stuart J., NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Trad. Publicare
Consultoria. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004