Os modelos de mapeamento de características, como os desenvolvidos por Willshaw-von der Malsburg e K...

Alternativa A - A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

Introdução

A questão aborda dois modelos fundamentais de redes neurais de aprendizado não supervisionado, os modelos de mapeamento de características, ou mapas auto-organizáveis (SOMs): o modelo de Willshaw-von der Malsburg e o modelo de Kohonen. Ambos são cruciais para compreender como redes neurais podem aprender a organizar dados e extrair características sem a necessidade de rótulos pré-definidos, mas utilizam mecanismos de aprendizado distintos ou com características específicas.

Desenvolvimento

O aprendizado não supervisionado é uma área da inteligência artificial onde algoritmos são treinados em dados sem rótulos. O objetivo é encontrar estruturas ou padrões ocultos nos dados. Redes neurais de aprendizado não supervisionado, como os mapas auto-organizáveis, são capazes de criar representações topológicas dos dados de entrada, onde neurônios adjacentes no mapa respondem a entradas que são também adjacentes no espaço de entrada.

1. Modelo de Willshaw-von der Malsburg: Este modelo, e variações dele, descreve uma rede onde a auto-organização é obtida através de interações neurais específicas. Tipicamente, ele envolve uma camada de entrada e uma camada competitiva ou pós-sináptica, muitas vezes arranjadas em grades bidimensionais. Um mecanismo-chave para a auto-organização nessas redes é a inibição lateral, que geralmente se manifesta como excitação de curto alcance e inibição de longo alcance dentro da camada pós-sináptica. Isso significa que um neurônio que é ativado por uma entrada tende a excitar seus vizinhos próximos e a inibir neurônios mais distantes, promovendo a formação de grupos e a especialização dos neurônios em regiões específicas do espaço de entrada.

2. Modelo de Kohonen (Self-Organizing Map - SOM): O SOM de Kohonen é talvez o exemplo mais conhecido de um mapa auto-organizável. É uma rede neural não supervisionada que produz um mapa discreto e de baixa dimensão (tipicamente 2D) de um espaço de entrada contínuo de dimensões superiores.

   • Arquitetura: Consiste em uma camada de entrada conectada a uma grade de neurônios de saída (mapa). Cada neurônio na grade de saída tem um vetor de peso (protótipo) com a mesma dimensão que os vetores de entrada.
   • Processo de Aprendizado:
     1. Seleção do Vencedor (Best Matching Unit - BMU): Para cada vetor de entrada, a rede encontra o neurônio de saída cujo vetor de peso é mais semelhante ao vetor de entrada (usando, por exemplo, distância Euclidiana). Este neurônio é o BMU.
     2. Atualização de Pesos: O BMU e seus neurônios vizinhos dentro de uma "vizinhança" definida têm seus pesos ajustados para se tornarem mais semelhantes ao vetor de entrada. A magnitude do ajuste diminui com a distância do BMU e também diminui ao longo do treinamento (taxa de aprendizado). A vizinhança também encolhe gradualmente.
   • Propósito: O objetivo é mapear o espaço de entrada para a grade de saída de forma que a estrutura topológica dos dados de entrada seja preservada no mapa de saída.
   • Importante: O aprendizado no SOM de Kohonen é puramente competitivo e baseado na vizinhança. Ele NÃO utiliza retropropagação (backpropagation), que é um algoritmo de aprendizado supervisionado baseado no cálculo do gradiente do erro de saída em relação aos pesos, e usado para ajustar pesos em redes neurais multicamadas.

Análise

Vamos analisar cada asserção individualmente:

| Asserção | Análise | Conclusão | | :------- | :------ | :-------- | | I. No modelo de Willshaw-von der Malsburg fundamental são usadas duas grades bidimensionais de neurônios conectadas entre si: uma que representa os neurônios de entrada; e outra que representa os neurônios pós-sinapticos/de saída. A grade pós-sinaptica utiliza um mecanismo excitatório de curto alcance e um mecanismo inibitório de longo alcance, importantes para a auto-organização. | Esta asserção descreve com precisão a arquitetura e um mecanismo fundamental (inibição lateral via excitação de curto alcance e inibição de longo alcance) dos modelos de mapeamento de características como o Willshaw-von der Malsburg. Esses mecanismos são essenciais para a formação de mapas topológicos e a auto-organização. | Verdadeira | | II. No modelo de Kohonen, o aprendizado se dá por meio da retropropagação, sendo calculada a média móvel dos gradientes para cada peso ao longo do treinamento. | Esta asserção está incorreta. O modelo de Kohonen (SOM) é uma rede neural de aprendizado não supervisionado que utiliza um algoritmo de aprendizado competitivo baseado na seleção de um "neurônio vencedor" (BMU) e na atualização dos pesos do BMU e de seus vizinhos. Ele não emprega a retropropagação (backpropagation), que é um algoritmo de aprendizado supervisionado baseado em gradientes e correção de erros. A menção de "média móvel dos gradientes" se refere a técnicas de otimização de gradiente frequentemente usadas com retropropagação, mas não com o SOM. | Falsa |

Considerando a análise acima, a asserção I é verdadeira e a asserção II é falsa. Portanto, a relação "PORQUE" entre elas não se aplica, e a alternativa que reflete corretamente o valor de verdade de cada asserção é a (A).

Conclusão

O modelo de Willshaw-von der Malsburg é caracterizado por sua arquitetura de duas grades e pelo mecanismo de inibição lateral na camada pós-sináptica, que é crucial para a sua auto-organização. Em contraste, o modelo de Kohonen (SOM), embora também seja um mapa auto-organizável e um modelo de aprendizado não supervisionado, utiliza um algoritmo de aprendizado competitivo e de ajuste de vizinhança, e não a retropropagação. A retropropagação é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para ajustar pesos em redes neurais multicamadas com base no erro de saída. Assim, a primeira asserção é verdadeira, e a segunda é falsa, tornando a alternativa (A) a correta.

Alternativa A.