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Redes Neurais
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2.1.2. O Neurônio Artificial
O fisiologista Warrem MacCulloch interpretou o funcionamento do neurônio biológico como sendo um circuito de entradas binárias combinadas por uma soma ponderada (com pesos) produzindo uma entrada efetiva:
A rede neural artificial é um sistema de neurônios ligados por conexões sinápticas e dividido em neurônios de entrada, que recebem estímulos do meio externo, neurônios internos ou hidden (ocultos) e neurônios de saída, que se comunicam com o exterior. A forma de arranjar perceptrons em camadas é denominado Multilayer Perceptron. O multilayer perceptron foi concebido para resolver problemas mais complexos, os…
2.1.2. O Neurônio Artificial
O fisiologista Warrem MacCulloch interpretou o funcionamento do neurônio biológico como sendo um circuito de entradas binárias combinadas por uma soma ponderada (com pesos) produzindo uma entrada efetiva:
fig 01-Modelo de McCulloch e Pitts
No modelo geral de neurônio (fig01) as entradas WiUi são combinadas usando uma função F, para produzir um estado de ativação do neurônio, correspondente à freqüência de descarga do neurônio biológico.As entradas chegam através dos dentritos e tem um peso atribuído pela sinapse.
fig02-Esquema de um neurônio artificial
A função básica de um neurônio é somar as entradas e retornar uma saída, caso esse valor seja maior que o valor de soma (threshold).
2.1.3. A Rede Neural Artificial - Multilayer PerceptronA rede neural artificial é um sistema de neurônios ligados por conexões sinápticas e dividido em neurônios de entrada, que recebem estímulos do meio externo, neurônios internos ou hidden (ocultos) e neurônios de saída, que se comunicam com o exterior. A forma de arranjar perceptrons em camadas é denominado Multilayer Perceptron. O multilayer perceptron foi concebido para resolver problemas mais complexos, os…
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