Aprendizado não-supervisionado em redes neurais pulsadas de base radial. / Unsupervised learning in pulsed neural networks with radial basis function.

AUTOR(ES)

Alexandre da Silva Simões

DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Redes neurais pulsadas - redes que utilizam uma codificação temporal da informação - têm despontado como uma nova e promissora abordagem dentro do paradigma conexionista emergente da ciência cognitiva. Um desses novos modelos é a rede neural pulsada de base radial, capaz de armazenar informação nos tempos de atraso axonais dos neurônios e que comporta algoritmos explícitos de treinamento. A recente proposição de uma sistemática para a codificação temporal dos dados de entrada utilizando campos receptivos gaussianos tem apresentado interessantes resultados na tarefa do agrupamento de dados (clustering). Este trabalho propõe uma função para o aprendizado não supervisionado dessa rede, com o objetivo de simplificar a sistemática de calibração de alguns dos seus parâmetros-chave, aprimorando a convergência da rede neural pulsada no aprendizado baseado em instâncias. O desempenho desse modelo é avaliado na tarefa de classificação de padrões, particularmente na classificação de pixels em imagens coloridas no domínio da visão computacional.

ASSUNTO(S)

aprendizado de máquina aprendizado não-supervisionado artificial intelligence neurônio pulsado unsupervised learning pulsed neuron redes neurais machine learning neural networks inteligência artificial visão computacional spiking neuron computer vision

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