Aula 6 RNA – Radial Basis Function

1. Aula 6 RNA – Radial Basis Function

2. Sumário 1- Introdução 2- Processo de Treinamento 2.1 Camada Intermediária 2.2 Camada Saída 3- Aplicabilidade 4- Projeto Prático

3. 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.

4. 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.

5. 2 – Processo de Treinamento – Camada Intermediária • - Estratégia auto-organizada, não apresentando supervisão. • - A função de ativação é uma função do tipo gaussiana: c: centro da função gaussiana σ²: variância u: potencial de ativação

6. 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.

7. 2 – Processo de Treinamento – Camada Intermediária Selecionando inicialmente qualquer x como centróide. Após ajustes dos clusters Ω, obtém-se:

8. 2 – Processo de Treinamento – Camada Saída • - Segue os mesmo procedimentos da MLP com algoritmo Regra Delta generalizada. Calculando o valor da saída

9. 3 – Aplicabilidade • - Aproximação de funções: Amostras de treinamento Arquitetura da rede

10. 3 – Aplicabilidade • - Classificação de padrões como a MLP Delimitação das fronteiras de classificação com uma MLP e uma RBF.

11. 4- Projeto Prático

12. Referências: Silva, IN da, Danilo Hernane Spatti, and Rogério Andrade Flauzino. "Redes neurais artificiais para engenharia e ciências aplicadas." São Paulo: Artliber (2010).