Inteligncia Computacional Estudo Dirigido 1 & 2

Aprendizado e Superfcies de Separao

Gabriel Alves Mendona 2003014211

Introduo

Nesse trabalho prtico, implementado no ambiente MatLab, duas rotinas sero simuladas com o objetivo de introduzir o estudo de redes neurais. Noes de com utilizar os neurnios artificiais, funes lineares e no-linerares, mapeamento das entradas e sadas, etc.

Desenvolvimento

Numa primeira prtica, sero implementadas as funes lgicas digitais: AND e OR, separadamente. Ser traada uma superfcie de separao linear para obteno da sada a partir de duas entradas. O limiar de ativao do neurnio indicar qual funo est sendo realizada, = 1,5 (OR) ou = 0,5 (AND).

Funo OR

A sada, simulada para o sistema em questo, foi:

Figura 1 - Funo OR

O contorno das superfcies encontradas nessa sada est ilustrado na figura 2.

Figura 2 - Contorno das Superfcies

A partir da figura 2, pode se observar a funo OR sendo realizada sobre as variveis de entrada.

Uma outra alternativa para a funo de ativao do neurnio a SIGMOID. Os grficos 3 e 4 mostram seu efeito peculiar sobre a separao entre as superfcies.

Figura 3 - Superfcie de Separao para funo SIGMOID

Figura 4 - Contorno menos brusco, caracterstico dessa funo

Na segunda etapa dessa prtica, uma funo implementada com uma camada escondia, ir realizar as funes AND e OR em conjunto. A lgica digital resultante dessa topologia ser a XOR. Devido sua no-linearidade intrnseca, uma camada a mais que a prtica anterior ser necessria. A figura 5 expe o mapeamento entre as entradas e a sada enquanto a figura 6 ilustra a superfcie de contorno (no-linear) da funo XOR.

Figura 5 - A funo XOR

Figura 6 - Superfcie de Contorno da funo XOR

Concluso

Nenhuma concluso pertinente, alm de que o sistema implementado realizou sua funo da maneira desejada, foi extrada dessa prtica. Seu intuito de introduzir no estudo das redes neurais artificiais e fixar algumas propriedades dessa ferramenta foi alcanado.