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Redes neurais Artificiais (MLP (Camada de entrada (Camada não…
Redes neurais Artificiais
Modelos computacionais inspirados pelo sistema nervoso central de um animal.
Habilidade de aprender de seu ambiente e melhora o desempenho
São capazes de realizar o aprendizado da máquina .
machine learning é uma subárea da IA
aperfeiçoar o seu desempenho em alguma
tarefa.
Os dendritos são responsáveis por receber os sinais.
O axônio transmite os sinais para as terminações
sinápticas
Temos uma entrada e uma saída
overfitting
Quando a memorização é excessiva
underfitting
um número muito reduzido
o teste e treino haverá muito erro
Rede Perceptron
Rede Adalaine
Neurônios
Sinais de entrada {x1, x2, x3, ..., xn}
Os sinais são informações do problema.
Pesos sinápticos {w1, w2, w3, ...., wn}
Ponderam a entrada
Deixa passa ou inibe o sinal ou altera a saída
Função agredadora
Recebe todos os sinais e soma os produtos dos sinais.
Perceptron
Muito simples
Possui um neurônio
MLP
Com mais de
uma camada de neurônios em alimentação direta
Camada de entrada
Camada não-computacional
Camadas ocultas
São camadas computacionais
Camada de saída
Camada composta por neurônios computacionais