Redes Neurais

Redes Neurais Conceito
Redes neurais são modelos computacionais com uma estrutura baseada na aproximação da computação baseada nas ligações, onde os nós simples são interligados formando uma rede de nó, por isso que usamos o termo rede neural, ou também pode ser considerada como Sistemas paralelos distribuídos compostos por unidades de processamento simples interligadas entre si e com o ambiente por um número de conexões.

Redes Neurais artificiais
É um conceito da computação que tem a visão de trabalhar o processamento dos dados de maneira semelhante a do cérebro, onde o processamento das informações é realizado tendo como principio a organização de neurônios no cérebro. Tendo isso em base uma rede neural pode ser considerada como um esquema de processamento capaz de armazenar o conhecimento, tendo em base a aprendizagem e disponibilizando o conhecimento para a aplicação em questão e são criadas a partir de algoritmos projetados para determinadas finalidades.
As redes neurais são semelhantes ao cérebro onde o conhecimento é obtido através das etapas da aprendizagem e os pesos sinápticos são usados para armazenar o conhecimento. São compostas por várias unidades de processamento, cujo funcionamento é bastante simples. As unidades, geralmente são conectadas por canais de comunicação que 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.
Função das Unidades:
Caracterizado por três elementos básicos:
Um conjunto de conexões de entrada
Um estado de ativação.
Um valor de saída (resposta)

O comportamento do neurônio
Ocorre um estímulo como entrada.
Ocorre uma computação do estado de ativação em função do estímulo
Ocorre uma resposta em função da ativação

Características:
São modelos adaptativos treináveis
Podem representar domínios