Aprendizado não-supervisionado em redes neurais pulsadas de base radial: um estudo da capacidade de agrupamento para a classificação de pixels

Abstract

RESUMORedes neurais pulsadas -redes que utilizam uma codificação temporal da informação -têm despontado como uma promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. Um desses novos modelos é a rede neural pulsada com função de base radial, que é capaz de armazenar informação nos tempos de atraso axonais dos neurônios. Um algoritmo de aprendizado foi aplicado com sucesso nesta rede pulsada, que se mostrou capaz de mapear uma seqüência de pulsos de entrada em uma seqüência de pulsos de saída. Mais recentemente, um método baseado no uso de campos receptivos gaussianos foi proposto para codificar dados constantes em uma seqüência de pulsos temporais. Este método tornou possível a essa rede lidar com dados computacionais. O processo de aprendizado desta nova rede não se encontra plenamente compreendido e investigações mais profundas são necessárias para situar este modelo dentro do contexto do aprendizado de máquinas e também para estabelecer as habilidades e limitações desta rede. Este trabalho apresenta uma investigação desse novo classificador e um estudo de sua capacidade de agrupar dados em três dimensões, particularmente procurando estabelecer seus domínios de aplicação e horizontes no campo da visão computacional. PALAVRAS-CHAVE:Redes neurais pulsadas, aprendizado não-supervisionado, agrupamento, visão computacional. ABSTRACTPulsed neural networks -networks that encode information in the timing of spikes -has been studied as a new and promising approach in the artificial neural networks paradigm, emergent from the cognitive science. One of these new models is the pulsed neural network with radial basis function, a network able to store information in the axonal propagation delay of neurons. A learning algorithm was successfully applied to this pulsed network, which was able to map a sequence of input pulses into a sequence of output pulses. More recently, a method based on the use of Gaussian receptive fields was proposed to encode constant data into a temporal sequence of spikes. This method allowed this network to deal with computational data. The learning process of this new network is not completely understood and deeper