Redes Neurais Artificiais
Autor: Daniel Canedo | Publicado: 2015-12-08T04:46:00-08:00




 
 
 
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Os trabalhos relacionados as Redes Neurais
Atrificiais, que também pode ser denominadas apenas de Redes
Neurais, tem se motivado principalmente devido ao reconhecimento da
comunidade acadêmica de que o cérebro humano consegue processar
informações de maneira diferente a de um sistema
computacional. Desta forma de acordo com (HAYKIN,2001) pode-se dizer
que o cérebro representa um sistema de processamento de informação
altamente complexo, não-linear e paralelo.



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Uma Rede Neural Artificial corresponde a um
processador disposto paralelamete distribuído, sendo composto por
uma unidade de processamento simples. Esta unidade de processamento
simples tem a capacidade de armazenar conhecimentos adquiridos
através de experiências e também de torná-los disponíveis para
uso. Desta forma pode-se afirmar que as Redes Neurais Artificiais se
assemelham ao cérebro humano por dois aspectos[HAYKIN,2001]:

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O processo de conhecimento adquirido pela Rede
 Neural Artificial é obtido levando em consideração o ambiente de
 aplicação e também a sua forma de aprendizado;


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A intensidade das conexões entre os
 neurônios, que na Rede Neural Artificial é representado pelos
 pesos sinápticos, também são utilizados para a aquisição do
 conhecimento adquirido.


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As Redes Neurais são compostas por neurônios,
ou simplesmente denominados de unidades, as quais estão conectadas
de forma orientada, ou seja, a saída de determinado neurônio estará
sempre vinculada a unicamente outro determinado neurônio. Outra
característica importante das Redes Neurais é a presença dos pesos
sinápticos para cada conexão presente em determinado neurônio, os
quais estão representados por pesos numéricos.



&nbsp;A figura abaixo
apresenta o modelo de neurônios presentes nas Redes
Neurais, o qual é composto por sinais de entrada, pesos, função
Soma, função de transferência e saída.&nbsp;


Modelo de Neurônio - Redes Neurais Artificiais


 Entradas: Representa um conjuntos de sinapses ou elos de
conexões orientadas, que são caracterizadas por um peso. De tal
forma que o o sinal xj presente na entrada da sinapse j
conectada ao neurônio k é multiplicado pelo peso sináptico wkj
. É importante ressaltar que no peso sináptico o primeiro
índice k se refere ao neurônio em questão e o índice j refere-se
ao terminal de entrada da sinapse a qual o peso esta se referindo.



Função Soma: Também conhecida como função aditiva, ou
somador. O somador tem a finalidade de somar os sinais de entrada,
levando em consideração as respectivas sinapses do neurônio. A
função soma pode ser representado pela equação:&nbsp;

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uk = ∑wkjxj


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Função de Ativação:&nbsp;Representa
um limitador de amplitude da saída de determinado neurônio. Também
pode ser denominada de função restritiva, pois restringe o
intervalo permissível de amplitude do sinal de saída a um valor
finito. Desta forma
pode-se afirmar que a saída de amplitude normalizada de determinado
neurônio é representado pelo intervalo unitário fechado [0, 1] ou
de maneira alternativa [-1, 1]

Redes Neurais vem sendo utilizadas em diversos sistemas computacionais, com o objetivo de automatizar algumas tarefas que seriam dificilmente cumpridas pelos seres humanos.

Em outra oportunidade daremos continuidade aos conceitos de Redes Neurais Artificiais.

Bons Estudos!!!!!!

Abraço,&nbsp;






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