Introdução a Redes Neurais

Uma Introdução às Redes Neurais

Pag 15 – 2 Fundamentos

As redes neurais artificiais descritas nesse curso são todas variações da ideia de processamento distribuído em paralelo
(PDP). A arquitetura de cada rede é baseada em blocos de construção muito semelhantes que fazem o processamento, neste capitulo iremos discutir diferentes topologias de rede, estratégias de aprendizagem como base para um sistema adaptativo, que sera apresentado na ultima seção

2.1 Um quadro para representação distrubuida

Uma rede neural consiste num conjunto de unidades de processamento simple, que comunicam através do envio de sinais para cada uma ao longo de um grande numero de ligações ponderadas (ramificações?!)
Um conjunto de aspectos importantes de um modelo de distribuição paralela (PDP) podem ser distinguidas (tem as seguintes características):

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um estado de ativação (ai) para cada unidade, que tambem determina a saída da unidade;

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conecções entre as unidades, em geral cada ligação é definida com um peso (wji), que determina o efeito que o sinal da unidade j tem na unidade i;

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uma regra de propagação, que determina a entrada efetiva (ii) de uma unidade das suas entradas externas;

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uma unidade de processamento(neurônios, células);

uma ativada função (fi), que determina o novo nível de ativação baseado na entrada efetiva ii(t) e a corrente de estado ai(t) (i.e., a atualização);

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um método para coleta de informações;

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uma entrada externa ou compensador externo (theta i) para cada unidade;

um meio para que o sistema deva operar, fornecendo sinais de entrada e, se necessário, sinais de erro;

2.1.1 Unidades de Processamento

Cada unidade realiza um trabalho relativamente simples: recebe a entrada de vizinhos ou externo e usa isso para calcular um sinal de saída, que pe propagado para outras unidades. Alem desse processamento, uma segunda tarefa é a de adaptação de pesos. O sistema é inerentemente