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Redes Neurais
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Um tipo de neurônio McCulloch-Pitts usando rupturas binárias do tipo Yj=f(Z)= ON se Zj > ruptura e OFF se Zj < ruptura.
É o elemento básico em várias arquiteturas de Redes Neurais. Diferentes Redes Neurais usam diferentes funções f(Zj), mas a estrutura interna do neurônio é comum para a maioria das Redes. Exemplos de funções, f(), são funções lineares, funções não lineares sigmoidal e funções de ruptura. A eficiência synética será representada pelo peso das interconecções, Wij, vindas do neurônio i para o neurônio j.
Sendo assim, o Percetron consiste numa rede de células fotossensíveis, simulando uma retina ocular em miniatura. Além disso, possui dispositivos detectores de subpadrões visuais predefinidos - chamados "demons" (demônios) - que monitoram (verificam ininterruptamente) o estado de grupos de células na rede. Ao reagirem à presença de subpadrões característicos, eles emitem um sinal pra um centro de decisões. Este multiplica cada sinal enviado por um "demônio" por um fator de ponderação, positivo ou negativo, e soma os números resultantes. Se o total ultrapassa um limiar preestabelecido, o Perceptron indica "sim" (ou seja, há equivalência das imagens); caso contrário, diz "não". Assim, o Percetron distingue entre duas imagens, embora seja possível, aplicando os mesmos princípios, fazer com que diferencie entre mais de duas.
Quando as esperanças de que os Perceptrons pudessem resolver grande número de problemas se revelaram infundadas, os pesquisadores de inteligência artificial reconsideraram sua representação do pensamento…
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