Definição de Redes Neurais

Redes neurais são sistemas de neurônios interconectados. Os neurônios , ou células nervosas , são os blocos básicos de construção de cérebros , que são redes neurais biológicas . As redes neurais artificiais são ferramentas computacionais inspirados em cérebros, e são usados ​​para modelar o cérebro , bem como executar tarefas computacionais específicos. As redes neurais artificiais têm sido descritas como ” o segundo melhor maneira de fazer qualquer coisa. ” Componentes básicos

O principal componente de uma rede neural é o neurônio . Cada neurônio tem um limiar de ativação , e uma série de conexões ponderadas para outros neurônios. Se a ativação agregado um neurônio recebe dos neurônios conectados a ele excede o seu limite de ativação , o neurônio é acionado e transmite a sua ativação para os neurônios a que está ligado . Os pesos associados com estas ligações podem ser modificados através da formação de rede para realizar uma determinada tarefa . Essa modificação contas para a aprendizagem.

Brains

Os cientistas aprenderam muito sobre o funcionamento do cérebro nos últimos anos. O cérebro é composto de células nervosas , que são ligadas a outras células nervosas por sinapses. Processos eletroquímicos complexos propagar um potencial de ativação através de um neurônio , que os relés de neurônio para neurônios adjacentes se o potencial excede o limite da célula. Sinapses pode ser inibitória ou excitatória e cérebro aprender modificando a forma como as sinapses mudar o potencial de ativação . Através destes processos simples , cérebros são acreditados para produzir pensamentos e consciência.

Estrutura e Computação

As redes neurais artificiais são muitas vezes organizadas em camadas , com cada camada receber a entrada de uma camada adjacente, e enviá-lo para outro. Camadas são categorizados como camadas de entrada , camadas de saída e as camadas ocultas . A camada de entrada é inicializado para um determinado conjunto de valores , e os cálculos realizados por as camadas escondidas actualizar os valores das camadas de saída , os quais compreendem a saída de toda a rede .

Aprendizagem

Aprendizagem em redes neurais pode ser supervisionada ou não supervisionada . É realizado por meio da atualização dos pesos entre os neurônios conectados. O método mais comum para a formação de redes neurais está de volta propagação, um método estatístico para atualizar os pesos com base em quão longe a sua produção é a partir da saída desejada. Para procurar o melhor conjunto de pesos , vários algoritmos podem ser utilizados . O mais comum é gradiente descendente , que é um método de otimização que , a cada passo , procura na direção que parece vir mais perto do gol.

Usa

As redes neurais artificiais têm sido usados ​​para uma variedade de tarefas. Eles têm sido usados ​​como uma forma de inteligência artificial fraca, para estudar como o cérebro funciona. Certos tipos de dano cerebral pode ser modelado através da remoção de nós e conexões de uma rede devidamente treinados . Eles podem ser usados ​​para estimar funções matemáticas , e as características do extrato a partir de imagens de reconhecimento óptico de caracteres . Uma rede neural artificial , a Terra Autónoma veículo em uma Rede Neural , foi usado por NAVLAB da Carnegie Mellon University para extrair características rodoviárias para navegar um veículo não tripulado . As redes neurais também têm sido usados ​​para reconhecimento de voz , que joga o jogo e -mail de filtragem de spam .