As redes neurais artificiais, portanto, simulam esse mecanismo de comunicação entre os neurônios para realizar o aprendizado de máquina(em inglês, Machine Learning), que é quando o computador é capaz de reconhecer e detectar padrões específicos.
Redes Neurais Artificiais são algoritmos inspirados no funcionamento do sistema nervoso que apresentam várias aplicações como classificação de dados e previsão de valores. Seu funcionamento depende de um processo de treinamento que, em alguns problemas, pode consumir considerável tempo de processamento.
O perceptron multicamada consiste em três ou mais camadas (uma camada de entrada e uma camada de saída com um ou mais camadas ocultas). Uma vez que um MLP é uma rede totalmente conectada, cada nó em uma camada se conecta, com um certo peso, em um nó da camada seguinte.
O aprendizado ocorre quando a rede neural atinge uma solução generalizada para uma classe de problemas. ... Existem muitos tipos de algoritmos de aprendizado específicos para determinados modelos de redes neurais, estes algoritmos diferem entre si principalmente pelo modo como os pesos são modificados.
São compostas por unidades de processamentos simples, os neurônios, que se unem por meio de conexões sinápticas. De uma forma simplificada, uma rede neural artificial pode ser vista como um grafo onde os nós são os neurônios e as ligações fazem a função das sinapses, como exemplificado na figura 3.
O perceptron é uma rede neural cujos os pesos e inclinaç ões podem ser treinados para produzir um vetor alvo que quando apresentamos tem que corresponder ao vetor de entrada. Vetores de um grupo de treinamento sã o apresentados para a rede um apó s o outro. Se a saída da rede está correta, nenhuma mudanç a é feita.
Em sistemas mais elaborados, uma rede neural consegue aprender qualquer função que uma pessoa possa saber e não há limites para a quantidade de informação que ela possa processar. As redes neurais são principalmente utilizadas para criar sistemas de inteligência artificial.
Outro fator importante é a maneira pela qual uma rede neural se relaciona com o ambiente. Nesse contexto existem os seguintes paradigmas de aprendizagem:
Essa é a premissa por trás de uma rede neural, um conceito quase centenário, mas que nunca esteve em tanta evidência como na atualidade. Para entendermos como as redes neurais funcionam, antes de tudo precisamos compreender como se dá a conexão entre informações no nosso próprio cérebro.
Um neurônio artificial é capaz de um único processamento. Cada entrada recebe somente um tipo de sinal ou informação. Como um neurônio pode possuir várias entradas, então ele pode perceber diferentes sinais. Porém, ligar vários neurônios similares em rede, faz com que o sistema consiga processar mais informações e oferecer mais resultados.
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