2COP229 Inteligência Computacional [email protected] Aula 6 RNA – Radial Basis Function.
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Sumário
1- Introdução
2- Processo de Treinamento2.1 Camada Intermediária2.2 Camada Saída
3- Aplicabilidade
4- Projeto Prático
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1- Introdução
- Redes com função de base radial – Radial Basis Function (RBF).
- Diferentemente da MLP, possui apenas uma camada intermediária com funções de ativação, na marioria dos casos, do tipo gaussiana.
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1- Introdução
- Estratégia de treinamento diversificada:- Primeira camada é tratada como não supervisionada.- Segunda camada (camada final) é supervisionada.
- Segue a arquitetura feedforward de camadas múltiplas;
- Aplicações semelhantes à MLP. A imagem apresenta uma MLP com 2 neurônios e uma RBF com apenas 1.
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2 – Processo de Treinamento – Camada Intermediária
- Estratégia auto-organizada, não apresentando supervisão.
- A função de ativação é uma função do tipo gaussiana:
²2
)( 2
)( cu
eug
c: centro da função gaussianaσ²: variânciau: potencial de ativação
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2 – Processo de Treinamento – Camada Intermediária
- O centro c está associado ao peso, o uj será o próprio vetor de entrada x, chegando à:
- O principal objetivo dos neurônios da camada intermediária é posicionar os centros de suas gaussianas de forma mais apropriada possível, por exemplo utilizando métodos como o k-means, posicionando o centro k em regiões onde os padrões de entrada tenderão a se agrupar.
²2
)(
)1(
2)1(
1
)( j
jii
n
iW
eug
x
j
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Selecionando inicialmente qualquer x como centróide.
2 – Processo de Treinamento – Camada Intermediária
Após ajustes dos clusters Ω, obtém-se:
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2 – Processo de Treinamento – Camada Saída
- Segue os mesmo procedimentos da MLP com algoritmo Regra Delta generalizada.
1
1
)1()1()2()2()(
n
ijiijij
ugWu
Calculando o valor da saída
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3 – Aplicabilidade - Aproximação de funções:
Amostras de treinamento
Arquitetura da rede
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3 – Aplicabilidade - Classificação de padrões como a MLP
Delimitação das fronteiras de classificação com uma MLP e uma RBF.
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Referências:
Silva, IN da, Danilo Hernane Spatti, and Rogério Andrade Flauzino. "Redes neurais artificiais para engenharia e ciências aplicadas." São Paulo: Artliber (2010).
