Johuha

Categoria: Redes Neurais

Início > Recuperação da Informação > Modelos de Recuperação da Informação > Redes Neurais

16 Site(s) nesta categoria

1 a 10 de 16

2.	PROCESSAMENTO DE IMAGENS INTELIGENTE USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS >Popular!
	O processamento de imagens é uma operação bastante comum na computação gráfica. Este processo tradicionalmente é implementado através de funções matemáticas, que transformam uma imagem original em uma imagem tratada através de equações conhecidas, usando algoritmos predeterminados. Seria interessante dotar o sistema da capacidade de executar o processamento de imagens sem conhecer a função transformadora, ou seja, a própria aplicação deveria ser capaz de aprender, automaticamente, como realizar o tratamento da imagem desejado pelo usuário. Sendo assim, o objetivo deste trabalho constitui-se em analisar o treinamento de redes neurais artificiais, do tipo backpropagation, na criação de filtros que possibilitam este processamento de imagens inteligente. Para viabilizar nosso objetivo foi desenvolvida uma ferramenta denominada Neuron Color capaz de: criar bases de exemplos; configurar filtros utilizando uma série de atributos, como por exemplo, o tamanho da matriz de contexto; armazenar em disco as imagens transformadas; aplicar os
	Incluído em: 25/03/2008

3.	Memória associativa em redes neurais realimentadas >Popular!
	Nessa dissertação, é investigado o armazenamento e a recuperação de padrões de forma biologicamente inspirada no cérebro. Os modelos estudados consistiram de redes neurais realimentadas, que tentam modelar certos aspectos dinâmicos do funcionamento do cérebro. Em particular, atenção especial foi dada às Redes Neurais Celulares, que constituem uma versão localmente acoplada do já clássico modelo de Hopfield. Além da análise de estabilidade das redes consideradas, foi realizado um teste com o intuito de avaliar o desempenho de diversos métodos de construção de memórias endereçáveis por conteúdo (memórias associativas) em Redes Neurais Celulares.
	Incluído em: 17/03/2008

5.	Redes Neurais Artificiais e Previsão de Séries Econômicas: Uma Introdução >Popular!
	O objetivo central deste artigo é introduzir um novo método de previsão de séries de tempo, baseado em uma modelagem do cérebro humano. Esta modelagem consiste na criação de Redes Neurais Artificiais (RNA), que têm sido usadas com grande sucesso em diferentes áreas do conhecimento. O cérebro humano é extremamente eficaz no reconhecimento de padrões e regularidades, sendo ainda capaz de generalizar com base no conhecimento acumulado. As RNA incorporam estas qualidades do cérebro sendo, portanto, capazes de realizar previsões. Características particulares de uma série de tempo, tais como sazonalidade, tendência e ciclo, podem ser aprendidas por uma RNA, possibilitando, assim, a realização de previsões.
	Incluído em: 27/10/2008

10.	Redes neurais e sua aplicação em sistemas de recuperação de informação >Popular!
	Redes neurais constituem um campo da ciência da computação ligado à inteligência artificial, buscando implementar modelos matemáticos que se assemelhem às estruturas neurais biológicas. Nesse sentido, apresentam capacidade de adaptar os seus parâmetros como resultado da interação com o meio externo, melhorando gradativamente o seu desempenho na solução de um determinado problema. A utilização de redes neurais em sistemas computacionais de recuperação de informação permite atribuir um caráter dinâmico a tais sistemas, dado que as representações dos documentos podem ser reavaliadas e alteradas de acordo com a especificação de relevância atribuída pelos usuários aos documentos recuperados. O presente trabalho apresenta as principais iniciativas de se aplicarem os conceitos de redes neurais aos sistemas de recuperação de informação e avalia sua aplicabilidade em grandes bases documentais, como é o caso da Web.
	Incluído em: 06/10/2009

1 a 10 de 16 Mais >>

JOHUHA é um diretório sobre temas relacionados com Ciência da Informação e Biblioteconomia.

Criado pelo Prof. Dr. Angel Freddy Godoy Viera. e-mail: godoy@cin.ufsc.br

Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação e do Departamento de Ciência da Informação da Universidade Federal de Santa Catarina - Brasil.