Trabalho sobre Redes Neurais Artificiais

Modelos de redes neurais artificiais ou simplesmente “Redes Neurais” tem vários nomes como modelos conectistas, modelo de processamento distribuído paralelamente e sistemas neuromórficos. Seja qualquer o nome, todos esses modelos procuram alcançar boas performances via interconecção de elementos computacionais simples. A estrutura da rede neural artificial é baseada no nosso sistema nervoso biológico. Os modelos de redes neurais tem grande potencial em áreas tais como reconhecimento de imagens onde muitas hipóteses são perseguidas em paralelo, onde grandes médias são necessárias e os sistemas correntes estão longe de igualar a performance humana. Apesar de desenvolver um programa de instruções sequências como no computador de Von Neumann, os modelos de redes neurais exploram muitas hipóteses simultaneamente usando massivamente redes paralelas compostas de muitos elementos conectados por ligações de variáveis pesos.

Elementos computacionais ou nós usados em modelo de redes neurais são não lineares, são tipicamente análogos e pode ser comparado aos modelos modernos de circuitos digitais.  Os nós simples soma N pesos e passa o resultado por uma não linearidade.

Os modelos de redes neurais são especificados pela topologia de redes, nós característicos e regras de treinamento ou aprendizado. Essas regras especificam um peso inicial e indicam como esses pesos tem que se adaptar durante o uso para melhorar a performance. Ambos os procedimentos e regra de treinamento são temas de muitas pesquisas.

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