Redes Neurais
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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]
| 16 | 3 2 13 |
| 5 | 10 1 8 |
| 9 | 6 7 12 |
| 4 | 15 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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