Nelson Henrique Teixeira Lemes
Instituto de Química | Universidade Federal de Alfenas
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
Continue reading Exemplo do uso do MatLab para treinamento de uma rede
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
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,
