Redes neurais

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REDES NEURAIS

Histórico das Redes Neurais Artificiais
De acordo com [MÁSSON1990], o primeiro modelo formalizado de redes neurais artificiais foi proposto por McCulloch e Pitts, em 1943. Essaestrutura abstraía a complexidade da atividade neural em sistemas neurais reais, assim como complicadas características encontradas no corpo de neurônios biológicos, formando a base para a maioria dosmodelos conexionistas desenvolvidos posteriormente.
[HEBB1949] publica The Organization of Behavior, assumindo que a aprendizagem do conhecimento representado em uma rede neural seja alcançada pelofortalecimento das conexões entre neurônios adjacentes, sempre que esses estiverem excitados. 
Em 1958, Frank Rosenblatt criou o perceptron, um modelo cognitivo que consistia de unidades sensoriaisconectadas a uma única camada de neurônios de McCulloch e Pitts, capaz de aprender tudo o que pudesse representar. Rosenblatt demonstrou que, se fossem acrescidas sinapses ajustáveis, as redes neurais deMcCulloch e Pitts poderiam ser treinadas para classificar padrões em classes linearmente separáveis, convergindo em um número limitado de passos [MÁSSON1990].
No início da década de 60, Widrow e Hoffpublicam um artigo no qual especificam um neurônio artificial baseado no modelo de McCulloch e Pitts, denominado adaline. Conforme [MÁSSON1990], a importância desse modelo está associada à regra deaprendizagem proposta, a regra Delta. 
A publicação de Perceptrons de Minsky e Papert, em 1969, expôs as limitações do modelo de Rosenblatt, provando que tais redes não são capazes de resolver umaampla classe de problemas devido às restrições de representação [MÁSSON1990] [WASSERMAN1989]. O impacto desta publicação foi devastador, praticamente desaparecendo o interesse em redes neurais artificiaisnos anos seguintes. Somente poucos pesquisadores como Malsburg, Grossberg, Kohonen e Anderson permaneceram concentrando suas atividades na abordagem conexionista.
A partir dos anos 80, com o...
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