Redesneurais1tbl

Redes Neurais
Artificiais
Profa. Teresa Ludermir
Sistemas Inteligentes

Por que Redes Neurais?
Utilizar máquinas efetivamente para resolver problemas simples (humanos)
 Exemplo1: distinguir padrões visuais


utilizando exemplos e feedback
 Maior experiência permite melhorar a performance 

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Por que Redes Neurais?


Exemplo 2: otimizar tempo de trabalho
(maximizar recurso)
Pode-se derivar regras, mas elas não refletem o processo de pensamento utilizado

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O que são Redes Neurais
Artificiais


Redes Neurais Artificiais (RNA) são modelos de computação com propriedades particulares Capacidade de se adaptar ou aprender
 Generalizar
 Agrupar ou organizar dados


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O que são Redes Neurais
Artificiais
RNA: estruturas distribuídas formadas por grande número de unidades de processamento conectadas entre si
 Multi-disciplinaridade : Ciência da
Computação, Matemática, Física,
Engenharias, Psicologia, Biologia,
Lingüística, Filosofia, etc


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O que são Redes Neurais
Artificiais


Modelos inspirados no cérebro humano
Compostas por várias unidades de processamento (“neurônios”)
 Interligadas por um grande número de conexões (“sinapses”)




Eficientes onde métodos tradicionais têm se mostrado inadequados
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Redes Neurais Artificiais camadas intermediárias camada de entrada conexões
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camada de saída Características das RNAs


Aprendem através de exemplos


Inferência estatística não paramétrica



Adaptabilidade



Capacidade de generalização



Tolerância a falhas



Implementação rápida
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Von Neumann X Sistema neural Processador
Memória
Computação
Confiabilidade
Adequação
Ambiente
operacional

Computador Von
Neumann

Sistema neural biológico complexo
alta