Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Grande-Vicente, Daniela Maria |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.uel.br/handle/123456789/12492
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Resumo: |
Resumo: Uma Memória Associativa (AM) é um modelo inspirado na forma com que o cérebro humano armazena e recorda informações Estes modelos são projetados para armazenar pares de associações Além disso, uma AM deve ser capaz de recordar um padrão memorizado mesmo após a apresentação de uma versão distorcida ou incompleta de um item memorizadoEsta Dissertação apresenta um estudo detalhado das Memórias Autoassociativas Esparsa sem Reticulados Completos (MAERCs) que são equipadas com neurônios que realizam operações de dilatação e erosão da morfologia matemática Precisamente, a saída de um neurônio é dado ou pelo máximo ou pelo mínimo de algumas de suas entradas Estas memórias são sintetizadas usando um esquema de armazenamento que geralmente fornece uma rede com conecções esparsas Portanto, em geral, elas requerem pouco esforço computacional Além disso, estes modelos são muito gerais, uma vez que necessitam somente de uma estrutura de reticuladoNesta Dissertação são demonstrados resultados teóricos sobre a congergência, capacidade de armazenamento e tolerância a ruído das MAERCs Uma caracterização dos pontos fixos desses modelos também é apresentada Adicionalmente, é discutida a relação entre as MAERCs e as memórias associativas morfológicas introduzidas por Ritter e SussnerPor fim, foi estudada a aplicação das MAERCs para o armazenamento e recordação de imagens coloridas Existem diversas representações para imagens coloridas como RGB, HSV, HSLe CIELab Além disso, diferentes esquemas ordenados podem ser definidos de forma a obter uma estrutura de reticulado completo para o conjunto dos valores dos pixels nos diferentes espaços de cores Dessa forma, são apresentados resultados experimentais sobre o desempenho das MAERCs, definidas em diferentes combinações de espaços de cores e esquemas ordenados,para a reconstrução de imagens coloridas corrompidas com ruído pepper, gaussiano e impulsivo |
