REDES NEURAIS

REDES NEURAIS

1. INTRODUÇÃO

   • As pesquisas e estudos realizados em redes neurais artificiais possuem um importante papel nas práticas e aplicações com inteligencia artificial,.
   • A idéia de redes neurais artificiais surgiu em uma tentativa de se modelar computacionalmente o funcionamento biológico das ligações neurais observadas na própria natureza que constam de variadas conexões entre seus neurônios chamadas "sinapses", que interagem entre si de modo a fazer surgir uma espécie de comportamento inteligente.
   • Sendo assim, pesquisadores buscaram aplicar este conhecimento de forma prática em computadores visando obter o mesmo comportamento inteligente em máquinas.

2. NEURÔNIO NATURAL

   • Neurônio Natural
     • Neurônio
   • Cominicam entre si através de sinapses. O número de sinapses recebidas por cada neurônio variam de 100 a 100.000, sendo que elas podem ser tanto excitatórias como inibitórias.
   • Resumo de seu funciomameto: Através das várias sinapses , neurotransmissores enviam pulsos pelas terminações sinapticas para outros dentritos de outros neurônios. Existe uma tensão limite. Assim, quando o conjunto de neurotransmissores que chegam aos dendritos de um determinado neurônio atinge um certo limiar, eles disparam de novo um potencial de ação que vai repetir todo o processo novamente.
   • Esta seção teve o intuito de apenas contextualizar a inspiração biológica a qual as redes neurais artificiais são idealizadas.

3. Os neurônios são as unidades de processamento das Redes Neurais e, portanto, são fundamentais para o seu funcionamento.

   • Na década de 1940 , McCulloch e Pitts propuseram um modelo simplificado do neurônio biológico, que compreendia: Estímulos de entrada (X): Cujas as componentes eram representadas pelo vetor X; Ligações sinápticas (W): Cujas as componentes eram representadas pelo vetor W; Saída (Y): Cujas as componentes eram representadas pelo vetor Y, produzida segundo o valor de ativação alcançado pelo neurônio. Neste modelo, os pesos sinápticos eram fixos e a saída obtida pela aplicação de uma função de limiar.
     • Neurônio