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Lawrence Cruvinel Bandeira
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Publicações do PESC

Título
NC-WiSARD: Uma Interpretação Sem Pesos do Modelo Neural Neocognitron
Linha de pesquisa
Arquitetura e Sistemas Operacionais
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
30/9/2010
Resumo
Entre as reas de estudo da inteligncia artificial, destaca-se o reconhecimento de imagens atravs de redes neurais artificais. Baseadas em modelos matemticos de neurnios, redes neurais como o Neocognitron, foram precursoras no reconhecimento de padres de imagens. Buscando desempenho computacional, surgiram os modelos computacionais de neurnios, que formariam as redes neurais sem peso. A WiSARD foi uma das primeiras redes neurais sem peso, e atravs de seus neurnios baseados em memrias de acesso aleatrio, trouxe desempenho ao processo de reconhecimento de imagens. A NC-WiSARD uma rede neural baseada na rede hierrquica multicamadas do Neocognitron, no perceptron sem-peso WiSARD e tambm em sua variao que utiliza o mtodo de treinamento no-supervisionado, a AUTO-WiSARD. atravs da hierarquia multicamadas que possvel o reconhecimento correto no s de padres que foram treinados, mas de qualquer variao que ocorra em tamanho, posicionamento alm de imperfeies que podem acompanhar a imagem. Com habilidade de extrao de padres simples e relevantes das imagens, a NC-WiSARD consegue, de maneira equivalente ao Neocognitron, reconhecer e compor padres mais complexos atravs de sua estrutura hierrquica.
Abstract
Among the research areas of artificial intelligence, there is image recognition through neural networks. Based on mathematical models of neurons, neural networks as Neocognitron, were precursors to the image recognition. Seeking performance computing, computational models of neurons have emerged, which would become the weightless neural networks. The WiSARD was one of the first weightless neural networks, and through your neurons based on random-access memories, brought pattern recognition performance. The NC-WISARD is a neural network based on the Neocognitron’s multilayered hierarchical network, on the the weightless WiSARD perceptron and also on its variation with non-supervised training methodology, the AUTO-WiSARD. The multilayered hierarchy enables the correct recognition, not only of previously trained patterns, but also any variation of size, position and distortions that the image may have. With the hability of extraction of patterns that are simple and relevant to the images, the NC-WiSARD can, like Neocognitron, through its hierarchical structure, recognize and assemble more complex patterns.
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