Projetos de operadores invariantes à translação via treinamento de redes neurais. - SOUSA, Robson Pequeno de. (2000)
O principal objetivo desta tese é o desenvolvimento de um método analítico para projeto de operadores invariantes à translação via treinamento de redes neurais. Uma nova arquitetura de rede neural, denominada Rede Neural Modular Morfológica (RNMM), é definida através de um resultado fundamental em representações mínimas para mapeamentos de conjuntos invariantes à translação via morfologia matemática, proposto por Banon e Barrera (1991). A arquitetura geral da RNMM é capaz de aprender operadores invariantes à translação, tanto do tipo binário como em níveis de cinza. Para o seu treinamento, são utilizadas idéias do algoritmo de retro-propagação do erro (RP) e a metodologia proposta por Pessoa e Maragos (1997) para superar o problema de não-diferenciabilidade das funções posto. Também é desenvolvido um treinamento alternativo da RNMM via algoritmos genéticos (AG) e realizada uma análise comparativa dos treinamentos RP e AG em problemas de restauração de imagens e reconhecimento de padrões. A estrutura da RNMM pode ser vista como um caso especial da rede neural morfológica/posto/linear (RN-MPL) proposta por Pessoa e Maragos (1997), mas com arquitetura e regras de treinamento próprias. O bom desempenho dos treinamentos RP e GA propostos é encorajador, oferecendo uma ferramenta alternativa de projeto para a importante classe de operadores invariantes à translação.