Memórias autoassociativas de projeções em reticulados completos
Ano de defesa: | 2018 |
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Tipo de documento: | Tese |
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Resumo: | Orientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle Mesquita |
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Memórias autoassociativas de projeções em reticulados completosComplete lattice projection autoassociative memoriesRedes neurais (Computação)Memória associativaMorfologia matemáticaTeoria dos reticuladosReconhecimento de padrõesNeural networks (Computer science)Associative memoryMathematical morphologyLattice theoryPattern recognitionOrientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle MesquitaTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: A capacidade do cérebro humano de armazenar e recordar informações por associação tem inspirado o desenvolvimento de modelos matemáticos referidos na literatura como memórias associativas. Em primeiro lugar, esta tese apresenta um conjunto de memórias autoassociativas (AMs) que pertecem à ampla classe das memórias morfológicas autoassociativas (AMMs). Especificamente, as memórias morfológicas autoassociativas de projeção max-plus e min-plus (max-plus e min-plus PAMMs), bem como suas composições, são introduzidas nesta tese. Tais modelos podem ser vistos como versões não distribuídas das AMMs propostas por Ritter e Sussner. Em suma, a max-plus PAMM produz a maior combinação max-plus das memórias fundamentais que é menor ou igual ao padrão de entrada. Dualmente, a min-plus PAMM projeta o padrão de entrada no conjunto de todas combinações min-plus. Em segundo, no contexto da teoria dos conjuntos fuzzy, esta tese propõe novas memórias autoassociativas fuzzy, referidas como classe das max-C e min-D FPAMMs. Uma FPAMM representa uma rede neural morfológica fuzzy com uma camada oculta de neurônios que é concebida para o armazenamento e recordação de conjuntos fuzzy ou vetores num hipercubo. Experimentos computacionais relacionados à classificação de padrões e reconhecimento de faces indicam possíveis aplicações dos novos modelos acima mencionadosAbstract: The human brain¿s ability to store and recall information by association has inspired the development various mathematical models referred to in the literature as associative memories. Firstly, this thesis presents a set of autoassociative memories (AMs) that belong to the broad class of autoassociative morphological memories (AMMs). Specifically, the max-plus and min-plus projection autoassociative morphological memories (max-plus and min-plus PAMMs), as well as their compositions, are introduced in this thesis. These models are non-distributed versions of the AMM models developed by Ritter and Sussner. Briefly, the max-plus PAMM yields the largest max-plus combination of the stored vectors which is less than or equal to the input pattern. Dually, the min-plus PAMM projects the input pattern into the set of all min-plus combinations. In second, in the context of fuzzy set theory, this thesis proposes new fuzzy autoassociative memories mentioned as class of the max-C and min-D FPAMMs. A FPAMM represents a fuzzy morphological neural network with a hidden layer of neurons that is designed for the storage and retrieval of fuzzy sets or vectors on a hypercube. Computational experiments concerning pattern classification and face recognition indicate possible applications of the aforementioned new AM modelsDoutoradoMatemática AplicadaDoutor em Matemática AplicadaCAPES[s.n.]Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle, 1979-Sussner, PeterEsmi, EstevãoCallejas Bedregal, Benjamín RenéPalmeira, Eduardo SilvaUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSantos, Alex Santana dos, 1981-20182018-03-15T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (105 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1633738SANTOS, Alex Santana dos. Memórias autoassociativas de projeções em reticulados completos. 2018. 1 recurso online (105 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1633738. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1010162Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-06-21T16:04:49Zoai::1010162Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2018-06-21T16:04:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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