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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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,

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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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