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Universidade José do Rosário Vellano - UNIFENAS |
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Semana 3: Hopfield Uso Aprendizado Pelo fato da rede de Hopfield ser do tipo binária, a primeira atitude a ser tomada antes do aprendizado e também da fase de reconhecimento da rede, é converter os valores binários (0,1) em bipolares (-1,1), para que o valor 0 não cause problemas quanto o cálculo das saídas. Após, os padrões exemplares, isto é, aqueles com que a rede será treinada e nos quais a rede deverá convergir, são inseridos na entrada aleatoriamente. A fase de treinamento irá se encerrar a partir do instante que, não importando o padrão exemplar posto na entrada, a rede devolver o mesmo padrão na saída ao longo de sucessivas iterações . Portanto, ao contrário de outras redes como Backpropagation e Kohonen, onde pode-se determinar uma condição de parada na fase de aprendizado, no modelo de Hopfield isto não acontece, pois neste o treinamento só é encerrado após a rede convergir para um único estado na saída. Reconhecimento Na etapa de reconhecimento, padrões diversos serão inseridos na rede e para cada um deles a rede tentará convergir para o padrão exemplar que melhor se aproxima deste. O reconhecimento poderá não convergir em virtude das limitações do modelo explicadas a seguir. |