Escola Superior de Tecnologia
Universidade do Estado do Amazonas
Av. Darcy Vargas, 1200 – Manaus, AM
ebgcosta@uea.edu.br
Nesta atividade avaliativa, os alunos da disciplina de Redes Neurais Artificiais 2022.2 devem organizar se em equipes de quatro estudantes. Os estudantes devem dispor suas matrículas e efetuar a soma do último dígito das mesmas, aplicando a operação de resto da divisão por 4 ao resultado. Este valor obtido será o identificador dos exemplos que a equipe irá utilizar ao longo do desenvolvimento.
Neste projeto prático, o objetivo é implementar o algoritmo de treinamento mediante Aprendizado Supervisionado do neurônio Perceptron de Rosenblatt aplicado em problemas de classificação. Para tanto, cada equipe deverá elaborar Jupyter Notebooks com o código-fonte deste algoritmo de treinamento desenvolvido na linguagem de Programação Python e fazendo uso das bibliotecas numpy, random, math e matplotlib. Em particular, a biblioteca numpy será de uso obrigatório para todas as operações de natureza matricial (multiplicação de matrizes, produto escalar, etc). Neste projeto prático, a biblioteca sci-kit learn só deve ser utilizada para o cálculo de métricas de desempenho.
Serão avaliados os seguintes artefatos:
- Repositório no GitHub. De caráter público (privado durante o desenvolvimento, público na ocasião da entrega), incluindo todos os integrantes da equipe e contendo as evidências de código e de progresso, registrando o trabalho dos múltiplos integrantes;
- Código-Fonte Python. Deve ser incluído no repositório sob a forma de um único ou múltiplos Jupyter Notebooks, contendo todas as atividades de programação consideradas para atender ao que se pede no projeto. As células devem demonstrar o resultado da execução do código.
A atividade será dividida em três partes, cada uma a ser apresentada a seguir. Todas as atividades tem como entrada um arquivotxtcom conteúdo em binário descrevendo um numpy.ndarray salvo previamente contendo múltiplos exemplos de dimensões(1,3), ou seja, tem dimensões(m, 1 ,3), em quemvaria a depender do documento considerado, de 800 a 1000 , em média. Cada exemplo representa um ponto no
Nesta parte, todas as equipes devem usar o arquivodataAll.txte construir o algoritmo de treinamento do neurônio perceptron para resolver o problema de classificação proposto. Alguns aspectos devem ser considerados:
- As equipes devem utilizar a função de ativação degrau com
$θ= 0$ ; - O valor da taxa de aprendizado deve ser igual a
$η= 0, 1$ ; - O vetor inicial de pesos deve ter seus valores inicializados conforme uma variável aleatória de distribuição uniforme no intervalo, isto é,
$wi∼U(− 0 , 5 ,+ 0,5)$ . O vetor inicial de pesos deve ser impresso no início da execução do algoritmo; - A cada época deve ser indicado o número de ajustes feitos no vetor de pesos;
- O algoritmo deve executar até a convergência, isto é, até que não haja erros para todos os exemplos presentes no conjunto de treinamento;
- Ao final, deve-se imprimir:
(a) O número total de ajustes no vetor de pesos;
(b) O número de épocas até a convergência;
(c) O gráfico contendo todos os exemplos do conjunto de dados e a reta que separa as classes obtida como resultado do treinamento do neurônio Perceptron. Respeitar o esquema de
cores proposto inicialmente e apresentar a solução de maneira clara neste gráfico.
Nesta segunda parte, cada equipe deverá usar o seu respectivo identificador de exemplos para trabalhar com um arquivo específico. Por exemplo, se a equipe tem identificador 3 , deve considerar o arquivo data3.txt.
A equipe deve aproveitar o algoritmo construído na Parte I e executar 10 repetições do mesmo para as seguintes configurações:
Para cada configuração em suas 10 execuções, obter a média e o desvio padrão da quantidade
de ajustes efetuados no vetor de pesos e o menor número de épocas até a convergência nestas 10 iterações. Dispor tais resultados sobre a forma de uma tabela e discutir se há uma configuração melhor ou pior que as demais ou se elas são equivalentes. Uma estrutura para esta tabela é sugerida a seguir, a qual foi preenchida com dados fictícios. Recomenda-se a utilização do pacote prettytable no notebook.
| Taxa de Aprendizado | Intervalo de Pesos | Quantidade de Ajustes | Menor número de épocas para convergência | |
|---|---|---|---|---|
| . . . | . . . | . . . | . . . |
Todas as equipes devem considerar o arquivodataHoldout.txt e apresentar um gráfico inicial que evidencie que este problema não é linearmente separável.
Em seguida, os exemplos devem ser aleatoriamente divididos em duas partições, uma delas contendo 60% dos exemplos (treinamento) e outra contendo 40%(teste). Embora o problema não seja linearmente separável, vamos utilizar os dados de treinamento para obter uma reta de separação
das classes com o neurônio Perceptron (solução possível). O neurônio em questão tem função de ativação degrau com
Efetue a previsão da saída deste neurônio para todos os exemplos do conjunto de teste, comparando-a com a saída desejada e responda ao que se pede:
- Apresente a matriz de confusão das previsões efetuadas para o conjunto de testes;
- Qual a acurácia da solução proposta para os dados do conjunto de treinamento inicialmente fornecido?
- Nos mesmos termos da questão anterior, obtenha os valores de precisão, revocação e F-Score. Para estes cálculos, está liberada a utilização de
sklearn.metrics; - A partir destas métricas, discorra acerca da qualidade desta solução perante o conjunto de testes.
Apresente dois gráficos com a solução obtida pelo neurônio Perceptron, mas um deles contendo os dados de treinamento e o outro contendo os dados de teste. Disponha tais gráficos lado a lado.
Para a realização desta tarefa, é obrigatório o uso da linguagem de programação Python 3.6+ e das bibliotecaspandas,numpy,randomematplotlib. Soluções que fizerem uso de listas para manipulação dos exemplos e cálculos matriciais são desencorajadas, devendo ser completamente evitadas.
Para aquelas equipes com restrições de hardware, recomenda-se o uso do Google Colab, disponível
em: http://colab.research.google.com/. O notebook produzido ao final deve ser incluído no repositório GitHub. Para as demais equipes, recomenda-se o uso do gerenciador de pacotes Anaconda e a utilização de ambientes virtuais conda env.
Os critérios de avaliação levarão em conta a organização do notebook, a qualidade do código produzido, a completude das tarefas solicitadas, a documentação, a qualidade textual das respostas em relação ao seu conteúdo e em termos de utilização da norma culta, coesão, coerência, o respeito aos prazos e a colaboração da equipe na elaboração do projeto.