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Redes Neurais, Rede Neurais Artificiais, Inteligência Computacional,…
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Rede Neurais Artificiais
DEFINIÇÃO
Redes Neurais Artificiais são sistemas inspirados nos neurônios biológicos e na estrutura massivamente paralela do cérebro, com capacidade de adquirir, armazenar e utilizar conhecimento experimental. Só trabalham com variáveis numéricas.
Ela se assemelha ao cérebro em dois aspectos:
• O conhecimento é adquirido pela rede a partir de seu ambiente através de um processo de aprendizado.
• Forças de conexão entre os neurônios, conhecidas como pesos sinápticos, são utilizadas para armazenar o conhecimento adquirido. Depois da rede treinada, o que importa são os pesos. A inferência é uma multiplicação de matrizes: pesos e bias
CARACTERÍSTICAS BÁSICAS
- Procura Paralela e Endereçamento pelo Conteúdo: O cérebro não possui endereço de memória e não procura a informação sequencialmente;
- Aprendizado: A rede aprende por experiência, não necessitando explicitar os algoritmos para executar uma determinada tarefa;
- Associação: A rede é capaz de fazer associações entre padrões diferentes;
- Generalização: Redes neurais são capazes de:
- Generalizar o seu conhecimento a partir de exemplos anteriores (para exemplos nunca vistos);
- Habilidade de lidar com ruídos e distorções, respondendo corretamente a padrões novos.
- Abstração: Capacidade de abstrair a essência de um conjunto de entradas, isto é, a partir de padrões ruidosos, extrair a informação do padrão sem ruído.
- Robustez e Degradação Gradual: A perda de um conjunto de elementos processadores e/ou conexões sinápticas não causa o mal funcionamento da rede neural.
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Entradas:
- Atributos independentes
- Dados devem ser normalizados
- Representa uma única observação
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Saída:Pode ser:
- Contínua;
- Binária;
- Categórica;
Representa a resposta de uma única observação;
Podem ter mais de uma saída
Pesos (w):
- Ponto crucial para uma rede neural;
- É o que de fato representa uma rede neural, pois a criação de uma rede neural é basicamente o processo de ajuste destes pesos
Operação matemática no neurônio:
Somatório do produto entre pesos e entradas. A este somatório aplica-se o Bias