alef vinicius en Java Brasil, Sistemas de Informação, Negócios e Empresas Professor de Hardware e informática básica e avançada Hace 6 d · 3 min de lectura · +100

Introdução a Redes Neurais Uns dos Primeiros Algoritmos de Aprendizado Perceptron

Introdução

Redes Neurais é um campo de estudo bem aprofundado, desde a década de 90 os primeiros algoritmos criados foram inspirados no processo de aprendizagem do cérebro humano. A perspectiva que se tinha era que ao estimular um neurônio, a medida da intensidade deste estímulo poderia ativá-lo ou não, de modo que obteve uma importância de se realizar ou processar uma determinada informação que é chegada a este.

Quando este neurônio é estimulado fortemente ele rapidamente ativa e de uma forma não tão trivial de se explicar altera a informação com pequenas cargas que são aplicadas. O objetivo é que sua saída obtenha uma resposta significativa e que seja passada para outro neurônio ou de fato, a resposta que o ser humano precisa para realizar alguma atividade ou pensar.

De uma forma simples o primeiro modelo implementado foi o perceptron com base neste conhecimento que se tinha na época sobre o comportamento de uma rede neural. O algoritmo de perceptron foi inventado em 1957 no Cornell Aeronautical Laboratory por Frank Rosenblatt , [3] financiado pelo Escritório de Pesquisa Naval dos Estados Unidos . [4] O perceptron foi concebido para ser uma máquina, em vez de um programa, subsequentemente implementada em hardware personalizado como o "perceptron Mark 1". 

A rede Neural

O desenho abaixo representa o primeiro modelo desenvolvido e pode ser facilmente implementado em linguagem de programação dado a formulação que também é mostrada a seguir.

Introdução a Redes Neurais Uns dos Primeiros Algoritmos de Aprendizado Perceptron

                                                    Figura 01: Modelo Perceptron, imagem do próprio autor.

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