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Redes NeuraisRedes Neurais

Toolboxde Redes Neurais no MATLAB

ToolboxToolboxde Redes de Redes Neurais no MATLABNeurais no MATLAB

¾Introdução ao Matlab

¾Linha de comando ¾ NNTool

¾Estudo de Casos

¾Previsão de carga mensal ¾Análise de Crédito Bancário

AmbienteAmbiente MATLABMATLAB • MATLAB → MATrix LABoratory

• Programação baseada em MatrizesMatrizes

•Vetorese escalarestambémpodemser consideradosmatrizes, 1xN, Nx1, 1x1

TelaTelaPrincipal do MATLABPrincipal do MATLAB Janelade Comando

TelaTelaPrincipal do MATLABPrincipal do MATLAB Janelade Histórico

TelaTelaPrincipal do MATLABPrincipal do MATLAB Launch Pad

TelaTelaPrincipal do MATLABPrincipal do MATLAB

DefinindoDefinindo umauma MatrizMatriz ExplicitamenteExplicitamente

• Elementos de uma linha são separados por espaçosespaços ou vírgulasvírgulas.

•A listade elementosé delimitadapor colchetescolchetes [ ].

MatrizesMatrizesno MATLABno MATLAB

Quadro“Melancholia I”, do artista alemão e matemático amador Albrecht Dürer

•No casodo quadradomágico:

>> A = [16 3 2 13; 5 10 1 8; 9 6 7 12; 4 15 14 1]

163 2 13
510 1 8
96 7 12
415 14 1

A = DefinindoDefinindo umauma MatrizMatriz ExplicitamenteExplicitamente

• Duas formas de utilização:

––LinhasLinhasde de comandocomandoe me m--filesfiles –Interface gráfica(NNTool)

RedesRedes NeuraisNeurais no MATLABno MATLAB

PassosPassosparaparaa a CriaçãoCriaçãode de umaumaRNRN

• Definir os padrões •Inicializara rede

• Definir os parâmetros de treinamento

•Treinara rede

•Testara rede

O O ProblemaProblemado OU do OU ExclusivoExclusivo x x

•• DefinirDefinir osos padrõespadrões •Inicializara rede

• Definir os parâmetros de treinamento

•Treinara rede

•Testara rede

PassosPassosparaparaa a CriaçãoCriaçãode de umaumaRNRN

DefinindoDefinindo osos PadrõesPadrões

# de linhas= # de variáveis

# de colunas = # de padrões

• Definir os padrões

••InicializarInicializara a rederede • Definir os parâmetros de treinamento

•Treinara rede

•Testara rede

PassosPassosparaparaa a CriaçãoCriaçãode de umaumaRNRN

InicializandoInicializando a a RedeRede NeuralNeural net = newff([min(P')' max(P')'],

[N_hidden 1], {'tansig' 'logsig'}, 'traingd');

Redes Feed-forward: Função “newff”

(limitesdos padrõesde entrada) (númerode neurôniosde cadacamada)

(funçãode ativaçãode cadacamada) (algoritmo de treinamento)

FunçõesFunçõesde de AtivaçãoAtivação purelin Linear logsig Sigmóide tansig Tangente hiperbólica satlin(s)Linear com saturação

AlgoritmosAlgoritmos de de TreinamentoTreinamento traingdGradient descent backpropagation traingdmGradient descent backpropagationcom momentum traingdaGradient descent backpropagationcom taxaadaptativa traingdxGradient descent backpropagationcom momentum e taxa adaptativa trainlm Levenberg-Marquardt backpropagation (default) trainrp Resilient backpropagation (Rprop)

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