2003-04-02

Redes neuronais
Ben Kröse e Patrick van der Smagt definem que uma rede artificial «consiste num conjunto de unidades de processamento simples que comunicam enviando sinais entre si através de um grande número de conexões em que cada uma possui um peso próprio» . O modelo de computação distribuída possui assim aspectos que o distinguem, como um grupo de unidades de processamento, um estado de activação para cada unidade, conexões entre as unidades em que o peso que possuem determina o efeito de uma mensagem ao seguir de uma unidade para outra, uma regra de aprendizagem, etc., além de um ambiente onde o sistema opere e que receba mensagens do exterior para alimentar a sua rede.

As redes de neurónios artificiais são caracterizadas pela sua capacidade de adaptação à realidade exterior, ou seja, de aprender, agrupar informação e ter a possibilidade de generalizar um conjunto de informações, encontrando soluções para problemas altamente complexos. No cérebro humano, a informação passa entre os neurónios na forma de estímulos eléctricos ao longo das dendrites. Diz-se que, quando um certo nível de estímulo é recebido por um neurónio, é gerada uma saída para todos os neurónios que se encontram ligados, e a informação passa até ao seu destino. Mas se o estímulo for demasiado fraco, o neurónio não gera uma saída e o transporte da informação é bloqueado.

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