Pavimentação De Grade Neural Esférica Com Projeção Tetraédrica Para Atenuar Curva De Dimensionamento De Grade Neural De Mapa Auto-Organizável Geodésico

Título: Pavimentação De Grade Neural Esférica Com Projeção Tetraédrica Para Atenuar Curva De Dimensionamento De Grade Neural De Mapa Auto-Organizável Geodésico

Autores: Sousa, Rômulo M. de; Limão, Roberto C.

Resumo: Este trabalho propõe a utilização do sólido platônico tetraedro para projeção geodésica na pavimentação de grade neural esférica de redes neurais artificiais (RNA) de Kohonen, ou mapas auto-organizáveis (self-organizing map – SOM). Grades neurais esféricas são utilizadas para eliminar o efeito de borda inerente às grades neurais definidas no espaço euclidiano. A projeção tetraédrica estabelece intervalos menores no crescimento de uma grade neural, diferentemente do que ocorre com a projeção do icosaedro, que é comumente utilizado por permitir uma topologia de rede da grade neural mais regular, por requerer uma menor variação no tamanho das cordas geodésicas projetadas na superfície da esfera. Contudo, o icosaedro requer um crescimento exponencial no dimensionamento das grades neurais, o que limita a processo de escolha da quantidade de neurônios que possibilite uma melhor qualidade na projeção e quantização vetorial do algoritmo SOM. Para apresentação dos resultados são utilizadas duas bases de dados, uma com pontos distribuídos de forma uniforme em um espaço euclidiano tridimensional, e outra com dados socioeconômicos de um projeto de pesquisa de ação antrópica sobre o meio ambiente.

Palavras-chave: Rede Neural de Kohonen; Mapa Auto-Organizável; Efeito de Borda; Grade Neural Esférica; Sólido Platônico

Páginas: 9

Código DOI: 10.21528/CBIC2011-23.2

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