1. As redes neurais artificiais são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso biológico que adquirem conhecimento através de aprendizagem e armazenam esse conhecimento em pesos sinápticos. 2. O neurônio biológico captura estímulos, processa informações e transmite impulsos elétricos, enquanto o neurônio artificial recebe entradas, soma entradas ponderadas por pesos e produz uma saída. 3. A apresentação descreve as propriedades e inspira

1. TEMA 1: INTRODUÇÃO
Generalidades sobre Redes Neurais Artificiais
UC: Redes Neurais Artificiais
Docente: Tomás Sequesseque, Msc
LICENCIATURA EM ENGENHARIA
ELÉCTRICA

2. APRESENTAÇÃO
As Redes Neurais Artificiais (RNA) são modelos computacionais
desenvolvidos de forma a tentar reproduzir o sistema nervoso
biológico. Uma rede neural é um processador maciçamente paralelo
e distribuído, constituído por unidades de processamento simples,
as quais têm a propensão natural de armazenar conhecimento
experimental e torná-lo disponível para utilização (Haykin, 1999).
Ela se assemelha ao cérebro em dois aspectos:
1. O conhecimento é adquirido pela rede a partir de seu ambiente
através de um processo de aprendizagem;
2. Forças de conexão entre neurônios, conhecidas como pesos
sinápticos, são utilizadas para armazenar o conhecimentos
adquirido. (Haykin, 1999)
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3. APRESENTAÇÃO
Podem ser citadas como algumas particularidades das redes
neurais:
não-linearidade, mapeamento de entrada e saída, adaptabilidade,
resposta a evidências, informação contextual, tolerância a falhas e
uniformidade de análise e projecto. Em função destas
características, torna-se possível que uma rede neural se adapte a
uma resposta previamente determinada, realize a classificação a
padrões, se adapte a modificações com o decorrer do tempo,
obtenha robustez computacional, podendo manter ainda o dilema
elasticidade/plasticidade, tudo em decorrência da metodologia a ser
utilizada, por meio de análise da melhor estrutura neural adequada a
cada situação específica (HAYKIN, 1999).
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4. Propriedade das RNA
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5. A inspiração (Cérebro biológico)
O cérebro é um órgão do corpo biológico que realiza feitos
incríveis. Realiza tarefas extremamente complexas com facilidade e
perfeição.
*Tarefas simples realizadas por humanos, demandam
esforço computacional complexo e muitas vezes imperfeitos
quando simulados pelo computador.
*Reconhecimento facial, percepção de movimento ao redor,
processamento dos movimentos do corpo para andar, falar, comer,
etc., tomar decisões, e ao mesmo tempo trata da gestão das funções
vitais do corpo humano.
*O cérebro biológico possui uma capacidade extremamente
poderosa de aprendizagem por experiência, observação, cognição…
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6. A inspiração (Cérebro biológico)
*Há ainda muito por se saber sobre o cérebro biológico.
*A massa do cérebro é aproximadamente de 1,5 kg.
*Consome cerca de 20% da energia do corpo.
*Cada neurónio tem comprimento aproximado de 100 և
(micro metros).
*Potencial de repouso da membrana é de -70 mV (milivolt).
*Potencial de activação da membrana é de -55 mV.
*Potencial de acção (máximo) é de 35 mV.
*Estima-se que tema 100 biliões de neurónios.
*Estima-se que cada neurónio esteja interligado a outros
6000 neurónios.
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7. Neurónio
O neurónio é a célula elementar do sistema nervoso central e
o seu0 papel consiste em conduzir impulsos (estímulos eléctrico
provenientes da reações físico-químicas). É dividido em três partes
principais: dendrito, corpo celular (membrana celular, citoplasma,
núcleo celular e soma) e axónio.
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8. Neurónio
*Dendrito captam os estímulos vindos de outros neurónios
ou do próprio meio externo.
*Corpo celular processa informações recebidas e produz um
potencial de activação que poderá enviar um impulso eléctrico para
o axónio.
*Axónio conduz o impulso eléctrico para outros neurónios
conectores ou para aqueles que seconectam directamente com o
tecido muscular
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9. Neurónio Artificial
O neurônio artificial é a unidade simples de processamento
das RNAs. São modelos elementares dos neurônios biológicos, não-
lineares e usualmente com saídas contínuas.
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10. Neurónio Artificial
*De maneira análoga ao cérebro biológico, os sinais de
entrada x1, x2,…, xn, são análogos aos impulsos eléctricos do meio
externo.
*As ponderações exercidas pelas terminações sinápticas do
modelo biológico, são representadas no neurónio artificial pelos
pesos sinápticos v1, v2,…, vn.
*De modo análogo ao neurónio biológico, a relevância da
informação processada é dada pela multiplicação de x1 por y1.
*Assim, a saída artificial do neurónio é a soma ponderada
das suas entradas
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11. Neurónio Artificial
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12. Neurónio Artificial
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13. Neurónio Artificial
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14. Neurónio Artificial
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