Estudo do modelo de Rede Neural Artificial - SOM (Kohonen) “SOMA” (Self-Organizing Maps Analyze)

• Autor(a) principal: Murad, André Melro
• Data de Publicação: 2003
• Outros Autores: Lombardi, Carlos Ramos
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UCB
• Texto Completo: https://repositorio.ucb.br:9443/jspui/handle/123456789/10156
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Ciência da computação

As redes self-organizing tem uma maior semelhança com às estruturas neuro-biológicas que as redes supervisionadas. A estrutura básica de modelos self-organizing é formada por uma camada de entrada, fonte, e uma camada de saída. Existem vários mo-delos de RNA’s self-organizing, cada um com suas peculiaridades e propósitos. Pro-põem-se um estudo na área de Redes Neurais Artificiais ressaltando em particular o modelo Self-organizing Maps de Kohonen; uma rede não-recorrente para mapeamento auto-organizável em que o treinamento é efetuado levando-se em consideração somente os padrões (estímulos) de entrada. A rede se auto-organiza através de um mecanismo de adaptação dos pesos sinápticos quando os padrões de entrada são apresentados, consti-tuindo o chamado ciclo de treinamento ou aprendizado. Como resultado a rede cria um número pré-definido de agrupamentos (clustering) exclusivos, baseado nos padrões de dados encontrados na entrada. Será implementado um modelo respeitando as principais características da orientação objeto tais como alta coesão e baixo acoplamento, garan-tindo assim uma fácil manutenção além de acréscimo de novas funcionalidades.