- NeuroFURG

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NeuroFURG uma ferramenta de apoio ao ensino de
Redes Neurais Artificiais
Eng. Carlos Alberto Barros Cruz Westhead Madsen
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Profa. Dra. Diana Francisca Adamatti
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3. Ferramenta NeuroFURG
1. Neurônio Artificial
Simplificação do modelo biológico:
- dendritos
- axônio
- corpo celular
2. Modelo de Neurônio de McCulloch e Pitts
- Pesos Iniciais
- Casos de treinamento
- Taxa de aprendizagem
- Separador linear
4. Experimento em sala de aula:
xi = entradas (dendritos)
wi = pesos, valor positivo excitatório e negativo inibitório
Fazer com que o neurônio aprendesse o padrão com o menor
número de treinamentos possível.
Σ = saída linear (núcleo)
y = saída (axônio), f(net) ou função de ativação
Perceptron
Adaline
Função de ativação degrau,
quando net chega a um
limiar o neurônio propaga 1
caso contrário 0.
Função de ativação
igual a net.
Com o intuito de verificar se o estudante compreendeu a relação
entre os pesos inicias e a taxa de aprendizagem.
1. Acadêmico do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional - FURG
2. Profa. do Centro de Ciências Computacionais - FURG
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