Arquiteturas de redes neurais : uma aplicação a memorias associativas
Marcelo Arturo Jara Perez
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP J28a
Campinas, SP : [s.n.], 1991.
[87] f. : il.
(Publicação FEE)
Orientador: Furio Damiani
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica
Resumo: Apesar do crescimento da potencia computacional das máquinas atuais, os computadores convencionais baseados no modelo seqüencial de Von Neumann, têm demonstrado serem muito ineficientes na resolução de problemas tais como o reconhecimento de padrões e outros de natureza similar. As Redes...
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Resumo: Apesar do crescimento da potencia computacional das máquinas atuais, os computadores convencionais baseados no modelo seqüencial de Von Neumann, têm demonstrado serem muito ineficientes na resolução de problemas tais como o reconhecimento de padrões e outros de natureza similar. As Redes Neurais Artificiais (ANN) apresentam características como paralelismo maciço e alta conectividade, o que permite a abordagem mais eficiente de tais problemas. A partir da publicação dos modelos neurais de JJ. Hopfield, tem sido desenvolvido muito trabalho analítico na área. Embora o modelamento matemático de ANNs ainda apresente muitas dificuldades, especialmente no estudo das características dinâmicas de tais sistemas. As simulações por computador têm sido extensivamente utilizadas como ferramenta no estudo e na compreensão de ANNs, validando os estudos analíticos e às vezes resultando no único método viável para analisar modelos de tratamento matemático muito complexo. A implementação por software de métodos numéricos e técnicas de tratamento de matrizes é, muitas vezes, melhor desempenhada quando se utiliza um sistema de multicomputadores e técnicas de processamento paralelo, criando ferramentas de simulação mais rápidas e eficientes. No caso da simulação de ANNs, o processamento paralelo se revela como um método que permite uma abordagem mais próxima da aplicação e natureza do problema (uma rede de neurônios ou elementos de processamento altamente interconectada), resultando na diminuição do tempo de resposta da simulação. A utilização da linguagem Occam acrescenta a capacidade de representar, de forma mais "natural", a operação concorrente do conjunto de células de uma ANN e do seu comportamento dinâmico. Neste trabalho. apresenta-se o resultado do estudo de alguns modelos de redes neurais associativas e uma abordagem para a sua simulação num ambiente paralelo e distribuído. Particularmente, trata-se da implementação do modelo binário de J.J. Hopfield, operando de forma síncrona, numa máquina de arquitetura MIMD de tipo message-passing baseada em processadores Transputers e configurada como um hipercubo de dimensão 3
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Abstract: Not informed.
Arquiteturas de redes neurais : uma aplicação a memorias associativas
Marcelo Arturo Jara Perez
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