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Modelagem de grupos neurais e do nível operante em aprendizagem por reforço clássica aplicada a redes neurais multicamadas

Processo: 07/04003-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de outubro de 2007
Vigência (Término): 30 de setembro de 2008
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Maurício Fernandes Figueiredo
Beneficiário:Kaléu Ueno Delphino
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizagem   Redes neurais (computação)   Sistemas autônomos

Resumo

Este projeto tem como base de pesquisa uma rede neural topológica multicamada não-supervisionada. A concepção da rede neural está apoiada nos aspectos psicológicos associados à teoria da aprendizagem por reforço clássica (condicionamento operante e respondente) bem como nas estruturas neurofisiológicas que suportam tal estratégia de aprendizagem. As atividades de pesquisa possuem dois focos, ambos relacionados à investigação (aperfeiçoamento) da rede neural, cada qual em um aspecto particular: modelagem da dinâmica do nível operante; e modelagem da dinâmica de formação de grupos neurais. Os experimentos devem ser desenvolvidos com apoio de um sistema de simulação a ser implementado, consistindo de três módulos principais: ambiente de simulação (ferramentas de apoio à simulação), rede neural e ambiente-problema (modelando o meio com o qual a rede neural estabelece suas interações). As propostas para aperfeiçoamento da rede neural são avaliadas de acordo com o seu desempenho em estabelecer uma interação adequada com o ambiente. Resultados do projeto devem ser submetidos à apreciação da comunidade científica.