• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2009.tde-22042009-151501
Documento
Autor
Nome completo
Cesar Gomes Miguel
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2009
Orientador
Banca examinadora
Netto, Marcio Lobo (Presidente)
Gudwin, Ricardo Ribeiro
Silva, José Reinaldo
Título em português
Evolução estrutural e paramétrica de redes neurais dinâmicas em vida artificial.
Palavras-chave em português
Algoritmos genéticos
Neuroevolução
Redes neurais artificiais
Vida artificial.
Resumo em português
A evolução de redes neurais artificiais encontra aplicações em diversos campos na área de aprendizado de máquina, em particular, simulações de vida artificial onde uma população de indivíduos controlados por redes neurais se adaptam num ambiente virtual a fim de realizar uma determinada tarefa. Similar ao processo natural pelo qual o comportamento do organismo se modifica filogeneticamente através da complexificação do sistema nervoso, tais simulações oferecem uma nova abordagem sintética no estudo da inteligência, em contraposição aos métodos simbólicos tradicionais. Um recente método, conhecido por NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), é capaz de obter os pesos e a própria topologia de rede neural utilizando algoritmos genéticos. A codificação utilizada pelo NEAT é flexível o suficiente para permitir evolução aberta e arquiteturas neurais arbitrárias. Este trabalho apresenta uma implementação do NEAT que pode ser utilizada em conjunto com um simulador de propósito geral, chamado Breve, formando uma plataforma para experimentos de vida artificial. A implementação proposta também estende o NEAT para lidar com redes neurais dinâmicas, onde o nível de ativação dos neurônios varia continuamente no tempo. Este novo modelo é comparado com o método tradicional numa tarefa clássica de controle não-supervisionado, mostrando um aumento de eficiência na busca pela solução do problema. Os resultados obtidos motivam o uso desta plataforma para experimentos de vida artificial, onde uma população de indivíduos interage continuamente com um ambiente dinâmico, se adaptando ao longo das gerações.
Título em inglês
Structural and parametric evolution of dynamic neural networks in artificial life.
Palavras-chave em inglês
Artificial life
Artificial neural networks
Genetic algorithms
Neuroevolution
Resumo em inglês
The evolution of artificial neural networks has a wide range of applicability in diverse areas in the field of machine learning, particularly, in artificial life simulations where a population of individuals, controlled by neural networks, adapts in a virtual environment in order to solve a given task. Resembling the natural process in which an organism's behavior is subjected to phylogenetic modifications through the complexification of the nervous system, such simulations offer a new synthetic approach in the investigation of intelligence, counter posing traditional symbolic methods. A recent method known as NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), is able to obtain the synaptic weights and the topology with the aid of genetic algorithms. The encoding used by NEAT is flexible enough to allow for open-ended evolution and arbitrary neural architectures. This work presents a NEAT implementation especially suitable to be used with a general purpose simulator known as Breve, constituting a framework for artificial life experiments. The proposed implementation extends NEAT to include dynamical neuron models, where their inner state continuously varies over time. The new model is then compared to the traditional method in a classic unsupervised control benchmark task, showing an efficiency increase while solving the problem. The obtained results motivate the proposed framework for general experiments in artificial life, in which a population of individuals continuously interact with a dynamical environment, adapting through generations.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
CESAR_MIGUEL.pdf (2.14 Mbytes)
Data de Publicação
2009-07-13
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2018. Todos os direitos reservados.