Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
1998 |
Autor(a) principal: |
Barreto, Guilherme de Alencar |
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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-25112015-111953/
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Resumo: |
Em muitos domínios de aplicação, a variável tempo é uma dimensão essencial. Este é o caso da robótica, na qual trajetórias de robôs podem ser interpretadas como seqüências temporais cuja ordem de ocorrência de suas componentes precisa ser considerada. Nesta dissertação, desenvolve-se um modelo de rede neural não-supervisionada para aprendizagem e reprodução de trajetórias do Robô PUMA 560. Estas trajetórias podem ter estados em comum, o que torna o processo de reprodução susceptível a ambigüidades. O modelo proposto consiste em uma rede competitiva composta por dois conjuntos de pesos sinápticos; pesos intercamadas e pesos intracamada. Pesos intercamadas conectam as unidades na camada de entrada com os neurônios da camada de saída e codificam a informação espacial contida no estímulo de entrada atual. Os pesos intracamada conectam os neurônios da camada de saída entre si, sendo divididos em dois grupos: autoconexões e conexões laterais. A função destes é codificar a ordem temporal dos estados da trajetória, estabelecendo associações entre estados consecutivos através de uma regra hebbiana. Três mecanismos adicionais são propostos de forma a tornar a aprendizagem e reprodução das trajetórias mais confiável: unidades de contexto, exclusão de neurônios e redundância na representação dos estados. A rede funciona indicando na sua saída o estado atual e o próximo estado da trajetória. As simulações com o modelo proposto ilustram a habilidade do modelo em aprender e reproduzir múltiplas trajetórias com precisão e sem ambiguidades. A rede também é capaz de reproduzir trajetórias mesmo diante de perdas de neurônios e de generalizar diante da presença de ruído nos estímulos de entrada da rede. |