Autor: Prof. Leandro N. de Castro & Fernando J. Von Zuben
Link: ftp://vm1-dca.fee.unicamp.br/pub/docs/vonzuben/ia006_03/topico5_03.pdf
Uma Rede Neural Artificial (RNA) pode ser definida como sendo uma estrutura de processamento (rede), passível de implementação em dispositivos eletrônicos, composta por um número de unidades interconectadas (neurônios artificiais), sendo que cada unidade apresenta um comportamento específico de entrada/saída (computação local) determinado pela sua função de transferência, pelas interconexões com outras unidades, dentro de um raio de vizinhança, e possivelmente pelas entradas externas.
Uma
rede neural artificial é um circuito composto por uma grande quantidade de unidades
simples de processamento inspiradas no sistema neural e apresenta diversas
características em comum com o sistema nervoso como, por exemplo, o
processamento básico de informação que ocorre em diversas unidades simples denominadas
de neurônios artificiais ou simplesmente neurônios (ou nós); a
informação (sinais) que é transmitida entre neurônios através de conexões ou sinapses
e o conhecimento que é adquirido do ambiente através de um processo de aprendizagem
que é, basicamente, responsável por adaptar os pesos das conexões
aos estímulos recebidos do ambiente.
Embora
seja possível projetar uma rede neural a partir da definição do papel (computação
global) que ela deve desempenhar, combinando-se os efeitos individuais
de todos os neurônios, uma rede neural usualmente se adapta para atingir
a funcionalidade desejada a partir de uma ou mais estratégias de aprendizado,
as quais vão atuar junto a parâmetros configuráveis da rede neural. É
fundamental, portanto, que a rede neural possua meios de interagir com o ambiente.
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