A parsimonious generation of combinatorial neural model

This paper presents a new approach to reduce the space problem due to combinatorial explosion of CNM (Combinatorial Neural Model) method. First we show a description of CNM, proposed by Machado and Rocha [MAC 91], [MAC 92], [MAC 92a], [MAC 97], as a variation of fuzzy neural network introduced as an alternative to meet many requirements, such as expressiveness, inteligibility, plasticity and flexibility. Our approach represents an alternative to generate the CNM network with certainty factors for each hypothesis. We demonstrate by means of a simple practical example that the number of combinations can be really reduced.Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Proposta de implementação em hardware dedicado de redes neurais competitivas com técnicas de circuitos integrados analógicos

Neste trabalho apresenta-se uma proposta de uma técnica para implementação em hardware, das estruturas básicas de uma Rede Neural Competitiva, baseada em técnicas analógicas. Através desta proposta, será abordada uma das classes mais interessantes de Redes Neurais Artificiais (RNA) que são as Redes Neurais Competitivas (RNC), que possuem forte inspiração biológica. As equações fundamentais que descrevem o comportamento da RNC foram derivadas de estudos interdisciplinares, a maioria envolvendo observações neurofisiológicas. O estudo do neurônio biológico, por exemplo, nos leva à clássica equação da membrana. A técnica mostrada para a implementação das Redes Neurais Competitivas se baseia no uso das técnicas analógicas. Estas conduzem a um projeto mais compacto além de permitirem um processamento em tempo real, visto que o circuito computacional analógico altera simultaneamente e continuamente todos os estados dos neurônios que se encontram interligados em paralelo. Para esta proposta de implementação, é mostrado que as equações fundamentais que governam as Redes Neurais Competitivas possuem uma relação com componentes eletrônicos básicos, podendo então, serem implementados através destes simples componentes com os quais as equações fundamentais se relacionam. Para tanto, é mostrado por meio de simulações em software, o comportamento das equações fundamentais deste tipo de Redes Neurais, e então, é comparado este comportamento, com os obtidos através de simulações elétricas dos circuitos equivalentes oriundos destas equações fundamentais. Mostra-se também, em ambas as simulações, uma das características mais importantes existentes nos modelos de RNC, conhecida como Memória de Tempo Curto (STM). Por fim, é apresentada uma aplicação típica na área de clusterização de padrões utilizando pesos sinápticos, a fim de, demonstrar a implementação utilizando as técnicas descritas durante o trabalho. Esta aplicação é demonstrada através de uma simulação elétrica, sendo esta realizada por meio do simulador HSPICE. Tal aplicação demonstra o correto desempenho da proposta deste trabalho.Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aprendizado e Controle de Robôs Móveis Autônomos Utilizando Atenção Visual

Este artigo descreve um modelo de aprendizado por reforço capaz de aprender tarefas de controle complexas utilizando ações e estados contínuos. Este modelo, que é baseado no ator-crítico contínuo, utiliza redes de funções de base radial normalizadas para aprender o valor dos estados e das ações, sendo capaz de configurar a estrutura destas redes de forma automática durante o aprendizado. Além disso, um mecanismo de atenção visual seletiva é utilizado para perceber o ambiente e os estados. Para a validação do modelo proposto, foi utilizada uma tarefa relativamente complexa para os algoritmos de aprendizado por reforço: conduzir uma bola até o gol em um ambiente de futebol de robôs simulado. Os experimentos realizados demonstram que o modelo proposto é capaz realizar a tarefa em questão com bastante sucesso utilizando somente informações visuais

IGMN: An incremental connectionist approach for concept formation, reinforcement learning and robotics

This paper demonstrates the use of a new connectionist approach, called IGMN (standing for Incremental Gaussian Mixture Network) in some state-of-the-art research problems such as incremental concept formation, reinforcement learning and robotic mapping. IGMN is inspired on recent theories about the brain, especially the Memory-Prediction Framework and the Constructivist Artificial Intelligence, which endows it with some special features that are not present in most neural network models such as MLP, RBF and GRNN. Moreover, IGMN is based on strong statistical principles (Gaussian mixture models) and asymptotically converges to the optimal regression surface as more training data arrive. Through several experiments using the proposed model it is also demonstrated that IGMN learns incrementally from data flows (each data can be immediately used and discarded), it is not sensible to initialization conditions, does not require fine-tuning its configuration parameters and has a good computational performance, thus allowing its use in real time control applications. Therefore, IGMN is a very useful machine learning tool for concept formation and robotic tasks.Key words: Artificial neural networks, Bayesian methods, concept formation, incremental learning, Gaussianmixture models, autonomous robots, reinforcement learning

Proposta de implementação em hardware dedicado de redes neurais competitivas com técnicas de circuitos integrados analógicos

Neste trabalho apresenta-se uma proposta de uma técnica para implementação em hardware, das estruturas básicas de uma Rede Neural Competitiva, baseada em técnicas analógicas. Através desta proposta, será abordada uma das classes mais interessantes de Redes Neurais Artificiais (RNA) que são as Redes Neurais Competitivas (RNC), que possuem forte inspiração biológica. As equações fundamentais que descrevem o comportamento da RNC foram derivadas de estudos interdisciplinares, a maioria envolvendo observações neurofisiológicas. O estudo do neurônio biológico, por exemplo, nos leva à clássica equação da membrana. A técnica mostrada para a implementação das Redes Neurais Competitivas se baseia no uso das técnicas analógicas. Estas conduzem a um projeto mais compacto além de permitirem um processamento em tempo real, visto que o circuito computacional analógico altera simultaneamente e continuamente todos os estados dos neurônios que se encontram interligados em paralelo. Para esta proposta de implementação, é mostrado que as equações fundamentais que governam as Redes Neurais Competitivas possuem uma relação com componentes eletrônicos básicos, podendo então, serem implementados através destes simples componentes com os quais as equações fundamentais se relacionam. Para tanto, é mostrado por meio de simulações em software, o comportamento das equações fundamentais deste tipo de Redes Neurais, e então, é comparado este comportamento, com os obtidos através de simulações elétricas dos circuitos equivalentes oriundos destas equações fundamentais. Mostra-se também, em ambas as simulações, uma das características mais importantes existentes nos modelos de RNC, conhecida como Memória de Tempo Curto (STM). Por fim, é apresentada uma aplicação típica na área de clusterização de padrões utilizando pesos sinápticos, a fim de, demonstrar a implementação utilizando as técnicas descritas durante o trabalho. Esta aplicação é demonstrada através de uma simulação elétrica, sendo esta realizada por meio do simulador HSPICE. Tal aplicação demonstra o correto desempenho da proposta deste trabalho.Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aprendizado e controle de robôs móveis autônomos utilizando atenção visual

Este artigo descreve um modelo de aprendizado por reforço capaz de aprender tarefas de controle complexas utilizando ações e estados contínuos. Este modelo, que é baseado no ator-crítico contínuo, utiliza redes de funções de base radial normalizadas para aprender o valor dos estados e das ações, sendo capaz de configurar a estrutura destas redes de forma automática durante o aprendizado. Além disso, um mecanismo de atenção visual seletiva é utilizado para perceber o ambiente e os estados. Para a validação do modelo proposto, foi utilizada uma tarefa relativamente complexa para os algoritmos de aprendizado por reforço: conduzir uma bola até o gol em um ambiente de futebol de robôs simulado. Os experimentos realizados demonstram que o modelo proposto é capaz realizar a tarefa em questão com bastante sucesso utilizando somente informações visuais.This paper describes a reinforcement learning model which is able to learn complex control tasks using continuous states and actions. This model, which is based on continuous actor-critic model, uses normalized radial basis function networks to learn the value function of states and actions, and is able to configure the network structure in an automatic way during the learning process. Besides, a visual selective attention mechanism is used to perceive the environment and the states. To validate the proposed model, a relatively complex task for reinforcement learning algorithms was used: to guide a ball to the goal in a robot soccer simulated environment. The described experiments shows that the proposed model is able to accomplish the task in a very successful way using visual information only

Uma nova métrica para redução de dimensionalidade em modelos de aprendizado neural

Cientistas das diversas áreas de conhecimento humano têm se deparado com a necessidade de resolver problemas que envolvem a compreensão de dados de alta dimensionalidade. Assim, a utilização de técnicas de aprendizado de máquina tem sido dificultada por limitações na quantidade de exemplos aliada ao excesso de variáveis aleatórias descrevendo os dados. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para redução de dimensionalidade dos dados a fim de melhorar a escalabilidade dos algoritmos de aprendizado baseados em redes neurais. São apresentados experimentos que demonstram a eficiência da abordagem proposta na criação de modelos neurais mais simples e mais precisos dos dados.VI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

MiRABIT: um novo algoritmo para mineração de regras de associação

A mineração de regras de associação em um banco de dados de transações de vendas é uma tarefa extremamente cara em termos de tempo de processamento. Dependendo do ramo de atividade da empresa, algumas características do banco de dados são diferentes. Os algoritmos utilizados atualmente otimizam a mineração para bancos de dados com alto tamanho médio de transação, tais como supermercados. O algoritmo MiRABIT otimiza a mineração de regras de associação para bancos de dados com baixo tamanho médio de transação, tais como comércio de confecção. Testes comparativos demonstram a eficiência do algoritmo MiRABIT em relação ao algoritmo padrão Apriori em um banco de dados de comércio de confecção.Eje: Bases de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Uma nova métrica para redução de dimensionalidade em modelos de aprendizado neural

Cientistas das diversas áreas de conhecimento humano têm se deparado com a necessidade de resolver problemas que envolvem a compreensão de dados de alta dimensionalidade. Assim, a utilização de técnicas de aprendizado de máquina tem sido dificultada por limitações na quantidade de exemplos aliada ao excesso de variáveis aleatórias descrevendo os dados. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para redução de dimensionalidade dos dados a fim de melhorar a escalabilidade dos algoritmos de aprendizado baseados em redes neurais. São apresentados experimentos que demonstram a eficiência da abordagem proposta na criação de modelos neurais mais simples e mais precisos dos dados.VI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

MiRABIT: um novo algoritmo para mineração de regras de associação

A mineração de regras de associação em um banco de dados de transações de vendas é uma tarefa extremamente cara em termos de tempo de processamento. Dependendo do ramo de atividade da empresa, algumas características do banco de dados são diferentes. Os algoritmos utilizados atualmente otimizam a mineração para bancos de dados com alto tamanho médio de transação, tais como supermercados. O algoritmo MiRABIT otimiza a mineração de regras de associação para bancos de dados com baixo tamanho médio de transação, tais como comércio de confecção. Testes comparativos demonstram a eficiência do algoritmo MiRABIT em relação ao algoritmo padrão Apriori em um banco de dados de comércio de confecção.Eje: Bases de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI