Extração de conhecimento a partir de redes reurais recorrentes

Extração de conhecimento a partir de redes reurais recorrentes

Simon, Denise Regina Pechmann

URI: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2208

Fecha: 2004-05-11

xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-contributorAdvisor: Cechin, Adelmo Luis

Resumen:

Neste trabalho é proposto um método de extração de conhecimento a partir de Redes Neurais Recorrentes. Expressar formalmente o conhecimento armazenado dentro de uma Rede Neural Artificial representa um grande desafio, já que tal conhecimento precisa ser reformulado e apresentado de uma maneira simples e inteligível. Três formalismos simbólicos são abordados para a representação deste conhecimento: Autômatos Finitos Difusos, Cadeias de Markov e Autômatos Finitos Determinísticos. Para as extrações de conhecimento utilizadas no trabalho, atribui-se significado às regiões do espaço de atividade dos neurônios. O método proposto utiliza a clusterização do espaço neural para obtenção dos estados do autômato, sendo utilizados para isso, o algoritmo K-means e a clusterização difusa. A obtenção do conhecimento é feita utilizando-se Redes Neurais Recorrentes para aprender o comportamento de dois sistemas dinâmicos não lineares e, a partir das redes treinadas, extrair os estados e possíveis transições do autômato. Os sis

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