Rede neural

1. Defina o que é uma Rede Neural.

R: Redes Neurais são sistemas paralelos distribuídos compostos por unidades de processamento simples interligadas entre si e com o ambiente por um número de conexões. Também podem ser definidas, como modelos inspirados na estrutura paralela do cérebro e que buscam reter algumas de suas propriedades, as unidades representando os neurônios, enquanto que a interconexão, as redes neurais. No geral, conexões estão associadas a pesos que armazenam o conhecimento da rede e servem para ponderar a entrada recebida pelo neurônio, ou seja, aprendizagem gerada a partir de conhecimento.

2. Quais os elementos fundamentais de uma Rede Neural? Ilustre e exemplifique.

R: Os elementos fundamentais de uma rede neural são: - A função das unidades de processamento: Cada unidade é caracterizada por três elementos básicos, um conjunto de conexões de entrada, um estado de ativação e um valor de saída (resposta). E seu comportamento definido pela ocorrência de três estágios, um estímulo como entrada, uma computação do estado de ativação em função do estímulo e uma resposta em função da ativação. A definição da unidade de processamento é caracterizada por uma Regra de Propagação, ou seja, o estado de ativação, e por uma Função de Ativação, ou seja, a resposta do neurônio. Abaixo um exemplo do modelo de Neurônio Perceptron (Frank Rosenblatt – 1958):

[pic] - A topologia da rede: Uma rede pode possuir uma das seguintes topologias: - Redes Neurais Diretas (Feedforward): Redes em camadas, em que as camadas estão divididas em camada de entrada, ou primeira camada, onde os neurônios recebem o sinal de ativação e camada de saída, ou última camada, onde os neurônios têm sua saída como saída da rede e por fim a camada interna ou camada escondida, podendo ser uma ou mais, e estes neurônios não pertencem nem a primeira nem a última camada. Um exemplo