Resenha critica -redes neurais

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  • Publicado : 29 de dezembro de 2011
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Edberto Ferneda, Redes neurais e sua aplicação em sistemas de recuperação de informação.

Edberto Ferneda, Professor doutor do curso de ciência da informação e Documentação da Faculdade de Filosofia Ciência e Letras de Ribeirão Preto-USP.

O neurônio é a célula do sistema nervoso responsável pela condução de impulso no qual está localizado o cérebro. Há cerca de 86 bilhões (até 20 deFevereiro de 2009 se especulava que havia 100 bilhões) de neurônio no sistema nervoso humano. O neurônio pode ser considerado a unidade básica de estrutura do cérebro e do sistema nervoso.

Este artigo descreve o processo de concepção e implementação de um mecanismo de análise de similaridade de textos com retroalimentação ou feedback,baseado em Redes Neurais Artificiais , visto que redes neuraisconstituem um campo da Ciência da Computação que é ligado á inteligência artificial, para um sistema de recuperação de informação na web.Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento através da experiência. Uma grande rede neural artificial pode ter centenas ou milharesde unidades de processamento; já o cérebro pode ter muitos bilhões de neurônios.

O sistema nervoso é formado por um conjunto extremamente complexo de células, os neurônios. Eles têm um papel essencial na determinação do funcionamento e comportamento do corpo humano e do raciocínio. Os neurônios são formados pelos dendritos, que são um conjunto de terminais de entrada, pelo corpo central, e pelosaxônios que são longos terminais de saída. Os neurônios se comunicam através de sinapses. Sinapse é a região onde dois neurônios entram em contato e através da qual os impulsos nervosos são transmitidos entre eles. Uma rede neural artificial é composta por várias unidades de processamento, cujo funcionamento é bastante simples. Essas unidades, geralmente são conectadas por canais de comunicaçãoque estão associados a determinado peso.
As unidades fazem operações apenas sobre seus dados locais, que são entradas recebidas pelas suas conexões. O comportamento inteligente de uma Rede Neural Artificial vem das interações entre as unidades de processamento da rede. As primeiras informações mencionadas sobre a neuro computação datam de 1943, em artigos de McCulloch e Pitts, em que sugeriam aconstrução de uma máquina baseada ou inspirada no cérebro humano. Muitos outros artigos e livros surgiram desde então, porém, por um longo período de tempo, pouco resultado foi obtido. Em 1956 no "Darthmouth College" nasceram os dois paradigmas da Inteligência Artificial, a simbólica e o conexionista. A Inteligência Artificial Simbólica tenta simular o comportamento inteligente humanodesconsiderando os mecanismos responsaveis por tal. Já a Inteligência Artificial Conexionista acredita que construíndo-se um sistema que simule a estrutura do cérebro, este sistema apresentará inteligência, ou seja, será capaz de aprender, assimilar, errar e aprender com seus erros.
O primeiro neuro computador a obter sucesso (Mark I Perceptron) surgiu em 1957 e 1958, criado por Frank Rosenblatt, CharlesWightman e outros. Devido à profundidade de seus estudos, suas contribuições técnicas e de sua maneira moderna de pensar, muitos o vêem como o fundador da neuro computação na forma em que a temos hoje. Seu interesse inicial para a criação do Perceptron era o reconhecimento de padrões. Infelizmente, os anos seguintes foram marcados por um entusiasmo exagerado de muitos pesquisadores, que passaram apublicar mais e mais artigos e livros que faziam uma previsão pouco confiável para a época, sobre máquinas tão poderosas quanto o cérebro humano que surgiriam em um curto espaço de tempo. Isto tirou quase toda a credibilidade dos estudos desta área e causou grandes aborrecimentos aos técnicos de outras áreas.
Sabendo que a web é formada por um conjunto de unidades de informações chamadas...
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