Inteligência Artificial

Redes Neurais Artificiais

O primeiro trabalho sobre Redes Neurais Artificiais foi realizado no ano de 1943, por McCullock e Pitts. Neste trabalho, desenvolveram um estudo sobre o comportamento do neurônio biológico, com o objetivo de criar um modelo matemático para ele. As conclusões desta pesquisa foram de extrema importância para a futura implementação computacional do neurônio formal:

O primeiro modelo de rede neural implementado foi o perceptron^* , por Frank Rosenblatt em 1958

Em 1972, Teuvo Kohonen da Universidade de Helsinky definiu um novo modelo de rede neural, conhecido como mapa auto-organizável de características^** . Ao contrário do perceptron, ele não era limitado a valores binários, mas os valores das entradas, dos pesos e das saídas poderiam ser contínuos. Além disso, ao invés da saída da rede ser representada pela atuação de um simples neurônio vencedor (ativado), Kohonen estabeleceu um grande número de neurônios para representar o padrão de entrada, sendo que este número é alcançado pela influência do neurônio vencedor aos seus vizinhos.

Em 1982 houve uma nova evolução nos trabalhos das redes neurais iniciado pela criação do modelo de Hopfiled^***,desenvolvido pelo físico John Hopfield. Este modelo se caracteriza por ser do tipo feedback , isto é, há uma conexão das entradas com as saídas. A rede de Hopfield pode ser comparada a um modelo físico, onde a cada troca de estado da rede a energia da mesma diminui, portanto, a fase de aprendizado chegará ao fim no…