Quando experimental function ${\bf \hat f}$ contém erros, algoritmos para filtrar estes erro são, em geral, necessários. Exemplos destes algoritmos foram apresentados em post anteriores. Neste post irei apresentar o filtro de Tikhonov. O método consiste em encontrar a função filtrada de ${\bf f}$ que torna mínimo o funcional $\phi_\lambda({\bf f})$, dado por $\phi_\lambda({\bf f})=||{\bf
Autor: nelson.lemes
Exemplo do uso do MatLab para treinamento de uma rede
Como exemplo irei treinar uma rede neural (feed-forward backpropagation network) para aprender a função seno. Essa rede terá 2 camadas ocultas com três e dois neurônios, respectivamente. %treinar o seno P=0:.2:2*pi; T=sin(P); P T net = newff(P,T,[3 2]); %feed-forward backpropagation network. %net = feedforwardnet([3 2]); %net = configure(net,P,T); view(net) net.trainFcn = ‘trainlm’; %traingd Gradient descent
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Reconhecimento de padrão
Regra de Hebb A regra de Hebb é um processo de aprendizagem para um neurônio ou redes de uma Camada. Consideremos um conjunto de dados iniciais D com M exemplos de treinamento, sendo que cada exemplo é um par do tipo (xm, zm*), onde xm são as entradas que devem gerar as saídas zm*. Estas
Neurônio de McCulloch-Pitts
Em 1943, W. McCulloch e W. Pitts [1] desenvolveram um modelo que propõe elementos computacionais retirados das propriedades fisiológicas de um neurônio biológico e de suas conexões, introduzindo assim a referência número um para a teoria de Redes Neurais Artificiais. O neurônio de McCulloch-Pitts é um dispositivo que possui um conjunto de entradas x=[x1, x2,
Análise da componente principal (PCA)
A maioria dos químicos já ouviu falar da análise de componente principal, PCA. O PCA envolve uma transformação da matriz de dados originas X, de dimensão IxJ cuja as linhas representam amostras e colunas representam variáveis. Composto/número de onda (cm-1) ν1 ν2 ν3 … νJ C1 x11 x12 x13 … x1J C2 x21 x22 x23
Filtro de Fourier
Suponha os dados consistem de um conjunto de k pontos (xi,yi), com valores de x igualmente espaçados por h. Aplica-se a transformada discreta de Fourier Y(k)=fft(y(n))=∑n=1Ny(n)e-j2π(n-1)(k-1)/N onde k=1,…,N. No nosso exemplo y corresponde ao valor do sinal no domínio original e Y o valor do sinal no domínio da frequência. O filtro de frequência consiste
Filtro de Savitzky-Golay
Suponha os dados consistem de um conjunto de k pontos (xi,yi), com valores de x igualmente espaçados por h. O filtro mais frequentemente para este casos é chamado de Savitzky e Golay, introduzido por Savitzky e Golay em 1964[1]. O filtro consiste em ajustar uma janela de 5 (n) pontos por uma polinômio de grau
Modelo de repulsão dos pares de elétrons da camada de valência (RPECV)
Em geral é possível propor uma geometria levando em conta alguns fatos experimentais. Mas, será possível chegar a uma geometria considerando apenas a estrutura eletrônica do composto (estrutura de Lewis)? Este é o caminho prometido pelo modelo de repulsão dos pares de elétrons da camada de valência, doravante denotado por RPECV. A Teoria RPECV se
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Modelo SIR COVID-19 TC
Estamos atualmente sendo bombardeados com a informação de uma curva que deve ser achatada, mas que curva é esta? Temos visto nos últimos dias uma aumento rápido do número de casos do covid-19, é possível prever a evolução do número de casos no brasil? Estas são algumas das questões pertinentes ao momento que vivemos hoje,
