Dissertação

Fast Associative Memory EVALUATED

O conceito de memória associativa apresenta importantes vantagens sobre as mais comuns memórias de acesso aleatório. Entre outras, permite a possibilidade de corrigir falhas e completar informação que esteja ausente em determinado padrão de entrada. Além destas, apresenta também a vantagem do seu estudo se encontrar fortemente ligado ao comportamento funcional do cérebro humano. Um dos mais importantes modelos relacionados com este conceito é a Lernmatrix. O objectivo desta dissertação é, através da implementação de uma memória associativa e métodos descritos em subsequentes capítulos, promover o seu potencial através da resolução de alguns dos seus problemas. As questões mais prementes prendem-se com a ineficiência deste modelo (Lernmatrix) quando implementado sobre um computador de processamento serial e a sua ineficácia na utilização de dados não esparsos. Esta dissertação irá descrever o trabalho desenvolvido sobre este tema, começando com o enquandramento teórico e estado da arte que irão contextualizar o trabalho. Serão apresentados alguns dos modelos e aplicações mais relevantes. Seguir-se-á o raciocinio por trás da escolha de trabalhar com o modelo Lernmatrix e a matemática que suporta as soluções propostas. Finalmente, as soluções serão testadas e avaliadas no capitulo de conclusões.
Lernmatrix, Memória Associativa, Redes Neuronais, Redes de Hopfield, Consulta hierárquica.

Junho 8, 2009, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

CO-ORIENTADOR

Pável Pereira Calado

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Andreas Miroslaus Wichert

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar