Os neurônios estão organizados em camadas em uma rede neural e cada um deles passa valores para a próxima camada. ... Os valores de entrada propagam-se em cascata para frente por meio da rede e afetam a saída em um processo chamado de propagação direta.
O objetivo original da abordagem de rede neural era criar um sistema computacional capaz de resolver problemas como um cérebro humano. No entanto, com o passar do tempo, os pesquisadores mudaram o foco e passaram a usar redes neurais para resolver tarefas específicas, desviando-se de uma abordagem estritamente biológica.
Diferentemente das redes neurais tradicionais, as entradas de uma rede neural recorrente não são independentes umas das outras, e os resultados para cada elemento dependem da computação dos elementos precedentes. RNRs são utilizadas na previsão e aplicação de séries temporais, análise de sentimento e outras aplicações de texto.
As redes neurais também são idealmente desenvolvidas para ajudar as pessoas a resolver problemas complexos em diversas situações da vida real.
Exemplos incluem: Redes neurais convolucionais (RNCs) contêm cinco tipos de camadas: de entradas, de convolução, de agrupamento, as completamente conectadas e as de saída. Cada camada tem um propósito específico, como de resumo, conexão ou ativação.
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