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Redes Neurais Artificiais - Coggle Diagram
Redes Neurais Artificiais
Algoritmos Pré-Definidos
Resolvem problemas específicos
Sistemas de recomendação
Algoritmos de busca
Algoritmos para grafos
Métodos de ordenação
Aplicações
Reconhecimento facial
Processamento de linguagem natural (PLN)
Descoberta de novos remédios
Carros autônomos
Controle de tráfego
Bolsa de valores
Redes Neurais
Inspiradas no sistema nervoso humano
Simulam a troca de informações entre neurônios
Aprendizagem profunda (Deep Learning) tornou-as populares
Recebem um valor de entrada, processam e retornam uma resposta
O neurônio só é ativado se o valor for maior que um limiar
Componentes principais:
Entrada → Neurônios e axônios
Saída → Rede Neural
Neurônios
Função: Processamento de informações no cérebro
Componentes:
Axônio: Transmite sinais entre neurônios
Dendritos: Recebem sinais químicos das sinapses
Sinapses: Conectam os neurônios através de sinais elétricos e químicos
Ativação: Dispara (liga) se a entrada for maior que um valor definido
Perceptron
Criado por Rosenblatt (1958)
Forma mais simples de rede neural artificial
Estrutura:
Apenas uma camada neural
Um único neurônio artificial
Arquitetura Feedforward
Fluxo de informações sempre da entrada para a saída
Sem realimentação de valores gerados pelo neurônio
Neurônio Artificial
Modelo inspirado nos neurônios biológicos
Componentes:
Entradas (x1, x2, ..., xn) → Representam os dados de entrada
Pesos (w1, w2, ..., wn) → Determinam a importância de cada entrada
Somador → Calcula a soma ponderada das entradas
Função de ativação → Define se o neurônio será ativado ou não
Saída → Resultado do processamento
Step Function (Função Degrau)
Função de ativação simples usada em redes neurais
Fórmula:
Se a soma ponderada das entradas for maior ou igual a um limiar → Saída = 1
Se for menor que o limiar → Saída = 0
Características:
Classifica as entradas em dois estados (ativado ou não)
Usada no Perceptron para resolver problemas lineares
Não permite ajustes graduais (transição abrupta entre 0 e 1)