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Os modelos podem ser classificados por alguns elementos básicos próprios das redes. Esses elementos são: | |||
• '''Operação das unidades de processamento (“perceptrons”):''' O neurônio pode ser classificado quanto a natureza de seus sinais e sua função de transferência. A natureza dos sinais de entrada nos “perceptrons” podem ser discretas ou contínuas; | |||
• '''Topologia das redes:''' classificada pela forma na qual as unidades básicas estão arranjadas. As estruturas podem ser classificadas nos tipos direto e recorrente; | |||
• '''Relação entre a entrada e saída da rede:''' classificada em dois tipos: as redes autoassociativas e as redes hetero-associativas. As redes autoassociativas reconstroem a versão original de sinais de entrada corrompidos ou ruidosos. As redes hetero-associativas tratam do problema de classificação e tarefas de aproximação funcional; | |||
• '''Algoritmo de aprendizagem:''' consiste num processo iterativo onde a rede ajusta seus pesos até que a informação do ambiente seja aprendida. | |||
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Edição das 01h12min de 20 de novembro de 2013
Conceito
Redes neurais é um conceito da computação que visa trabalhar no processamento de dados de maneira semelhante ao cérebro humano. A ideia é realizar o processamento de informações tendo como princípio a organização de neurônios do cérebro. Assim, uma rede neural pode ser interpretada como um esquema de processamento capaz de armazenar conhecimento baseado em aprendizagem (experiência) e disponibilizar este conhecimento para a aplicação em questão.
Classificação
Os modelos podem ser classificados por alguns elementos básicos próprios das redes. Esses elementos são:
• Operação das unidades de processamento (“perceptrons”): O neurônio pode ser classificado quanto a natureza de seus sinais e sua função de transferência. A natureza dos sinais de entrada nos “perceptrons” podem ser discretas ou contínuas; • Topologia das redes: classificada pela forma na qual as unidades básicas estão arranjadas. As estruturas podem ser classificadas nos tipos direto e recorrente; • Relação entre a entrada e saída da rede: classificada em dois tipos: as redes autoassociativas e as redes hetero-associativas. As redes autoassociativas reconstroem a versão original de sinais de entrada corrompidos ou ruidosos. As redes hetero-associativas tratam do problema de classificação e tarefas de aproximação funcional; • Algoritmo de aprendizagem: consiste num processo iterativo onde a rede ajusta seus pesos até que a informação do ambiente seja aprendida.