b'\n_START_ARTICLE_\nRede neural artificial\n_START_SECTION_\nExemplos\n_START_PARAGRAPH_\nA inspira\xc3\xa7\xc3\xa3o original para essa t\xc3\xa9cnica adv\xc3\xa9m do exame das estruturas do c\xc3\xa9rebro, em particular do exame de neur\xc3\xb4nios. A propriedade mais importante das redes neurais \xc3\xa9 a habilidade de aprender de seu ambiente e com isso melhorar seu desempenho. Isso \xc3\xa9 feito atrav\xc3\xa9s de um processo iterativo de ajustes aplicado aos seus pesos, o treino._NEWLINE_A aprendizagem ocorre quando a rede neural atinge uma solu\xc3\xa7\xc3\xa3o generalizada para uma classe de problemas._NEWLINE_Denomina-se algoritmo de aprendizagem a um conjunto de regras bem definidas para a solu\xc3\xa7\xc3\xa3o de um problema de aprendizagem. Outro fator importante \xc3\xa9 a maneira pela qual uma rede neural se relaciona com o ambiente. Nesse contexto existem os seguintes_NEWLINE_paradigmas de aprendizagem:_NEWLINE_Aprendizagem Supervisionada, quando \xc3\xa9 utilizado um agente externo que indica \xc3\xa0 rede a resposta desejada para o padr\xc3\xa3o de entrada, Aprendizagem N\xc3\xa3o Supervisionada (auto-organiza\xc3\xa7\xc3\xa3o), quando n\xc3\xa3o existe uma agente externo indicando a resposta desejada para os padr\xc3\xb5es de entrada, e Aprendizagem por Refor\xc3\xa7o, quando um cr\xc3\xadtico externo avalia a resposta fornecida pela rede.\n_START_SECTION_\nAplica\xc3\xa7\xc3\xb5es\n_START_PARAGRAPH_\nReconhecimento Autom\xc3\xa1tico de Alvos; Reconhecimento de Caracteres; Rob\xc3\xb3tica; Diagn\xc3\xb3stico M\xc3\xa9dico; Sensoriamento Remoto; Processamento de Voz; Biometria; An\xc3\xa1lise de dados (Data Mining), incluindo para an\xc3\xa1lise de imagem de sistemas qu\xc3\xa2nticos._NEWLINE_Aplica\xc3\xa7\xc3\xb5es em reconhecimento de padr\xc3\xb5es; An\xc3\xa1lise de disflu\xc3\xaancia da fala - Junto ao Departamento de Fisioterapia, Fonoaudiologia e Terapia Ocupacional da Faculdade de Medicina da USP; Tratamento corretivo do aparelho buco-maxilar - Junto ao Departamento de Inform\xc3\xa1tica M\xc3\xa9dica, Faculdade de Medicina da USP; Predi\xc3\xa7\xc3\xa3o da Doen\xc3\xa7a de Alzheimer - Junto ao Departamento de Inform\xc3\xa1tica M\xc3\xa9dica, Faculdade de Medicina da USP; Reconhecimento de c\xc3\xa2ncer \xe2\x80\x93 C\xc3\xa2ncer de mamas PPEP e Disciplina e Inform\xc3\xa1tica M\xc3\xa9dica, Faculdade de Medicina da USP; An\xc3\xa1lise do Planejamento Urbano da Cidade de S\xc3\xa3o Paulo; Aplica\xc3\xa7\xc3\xb5es em Tomada de Decis\xc3\xa3o em Engenharia de Produ\xc3\xa7\xc3\xa3o.\n_START_SECTION_\nHist\xc3\xb3rico\n_START_PARAGRAPH_\nAs primeiras informa\xc3\xa7\xc3\xb5es sobre neurocomputa\xc3\xa7\xc3\xa3o surgiram em 1943, em artigos do neuroanatomista e psiquiatra Warren McCulloch, do Instituto Tecnol\xc3\xb3gico de Massachusetts, e do matem\xc3\xa1tico Walter Pitts, da Universidade de Illinois. Os autores fizeram uma analogia entre c\xc3\xa9lulas nervosas vivas e o processo eletr\xc3\xb4nico, em um trabalho publicado sobre "neur\xc3\xb4nios formais"; simulando o comportamento do neur\xc3\xb4nio natural, no qual o neur\xc3\xb4nio possu\xc3\xada apenas uma sa\xc3\xadda, que era uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o da soma de valor de suas diversas entradas. O trabalho consistia num modelo de resistores vari\xc3\xa1veis e amplificadores, representando conex\xc3\xb5es sin\xc3\xa1pticas de um neur\xc3\xb4nio biol\xc3\xb3gico.\n_START_SECTION_\nD\xc3\xa9cada de 1940\n_START_PARAGRAPH_\nPossivelmente uma das publica\xc3\xa7\xc3\xb5es mais significativas, formulada por von Neumann, foi The General and Logical Theory of Automata, no final da d\xc3\xa9cada de 1940._NEWLINE_Talvez a mais remota  influ\xc3\xaancia (no inicio do s\xc3\xa9culo XIX), foi a do "Pato de Vaucanson", um aut\xc3\xb4mato em forma de pato com centenas de pe\xc3\xa7as e que al\xc3\xa9m de grasnar, comia, bebia, digeria e nadava. N\xc3\xa3o esquecendo de mencionar tamb\xc3\xa9m a m\xc3\xa1quina de Turing (1936). O resultado do aut\xc3\xb4mato de Turing influenciou von Neumann, e o levou a perceber que os seres vivos estavam de fato entre as m\xc3\xa1quinas que a m\xc3\xa1quina de Turing poderia emular. Na sua obra, arquitetura de von Neumann, ele fez uma analogia entre os \xc3\xb3rg\xc3\xa3os e as partes de um computador, entre portas l\xc3\xb3gicas, circuitos e neur\xc3\xb4nios._NEWLINE_O livro Cybernetics de Wiener publicado em 1948 descreve alguns conceitos sobre controle, comunica\xc3\xa7\xc3\xa3o e processamento estat\xc3\xadstico de sinais. Em 1961 foi adicionado na segunda edi\xc3\xa7\xc3\xa3o do livro material sobre aprendizagem e auto-organiza\xc3\xa7\xc3\xa3o. Em ambas as edi\xc3\xa7\xc3\xb5es desse livro o Cap\xc3\xadtulo 2 traz o compreendimento do significado f\xc3\xadsico da mec\xc3\xa2nica estat\xc3\xadstica no contexto desse assunto segundo Wiener, mas quem conseguiu terminar a liga\xc3\xa7\xc3\xa3o entre a mec\xc3\xa2nica estat\xc3\xadstica e os sistemas de aprendizagem foi Hopfield mais de 30 anos depois._NEWLINE_Em meados de 1948, o polon\xc3\xaas Stanilaw Ja\xc5\x9bkowskipor, disc\xc3\xadpulo de \xc5\x81ukasiewicz, publicou estudos sobre c\xc3\xa1lculo proposicional paraconsistente. Em meados da d\xc3\xa9cada de 1950, Ja\xc5\x9bkowski e o brasileiro matem\xc3\xa1tico l\xc3\xb3gico Newton Carneiro Affonso da Costa propuseram a contradi\xc3\xa7\xc3\xa3o na estrutura l\xc3\xb3gica e ficaram conhecidos como os fundadores da Paraconsistent Logic. Newton Carneiro Affonso da Costa prop\xc3\xb4s, em 1954, predicados, l\xc3\xb3gicas de ordem superior (teoria de conjuntos). _NEWLINE_A L\xc3\xb3gica Paraconsistente faz parte das chamadas l\xc3\xb3gicas n\xc3\xa3o cl\xc3\xa1ssicas (ABE, 2011), pois cont\xc3\xa9m disposi\xc3\xa7\xc3\xb5es contr\xc3\xa1rias a alguns dos princ\xc3\xadpios b\xc3\xa1sicos da L\xc3\xb3gica Aristot\xc3\xa9lica, como o princ\xc3\xadpio da contradi\xc3\xa7\xc3\xa3o. Essa nova l\xc3\xb3gica surgiu com o reconhecimento pela comunidade cient\xc3\xadfica (ABE, 2011) do l\xc3\xb3gico polon\xc3\xaas Jan \xc5\x81ukasiewicz Lvov, nascido em 1878, e do fil\xc3\xb3sofo russo Nicolai Alexandrovich Vasil\xc3\xa9v, nascido em 1910, considerados predecessores da L\xc3\xb3gica Paraconsistente, batizada inclusive como L\xc3\xb3gica Imagin\xc3\xa1ria._NEWLINE_Em 1949 Hebb introduziu a capacidade de aprender atrav\xc3\xa9s de seu livro "The Organization of Behavior". Hebb descreveu um sistema de aprendizado por correla\xc3\xa7\xc3\xa3o dos neur\xc3\xb4nios que acabou dando origem \xc3\xa0 Regra de Aprendizagem de Hebb e essa teoria \xc3\xa9 comumente evocada para explicar alguns tipos de aprendizagem associativos no qual a ativa\xc3\xa7\xc3\xa3o simult\xc3\xa2nea de c\xc3\xa9lulas leva a um crescimento pronunciado na for\xc3\xa7a sin\xc3\xa1ptica. Tal aprendizado \xc3\xa9 conhecido como aprendizagem hebbiana.\n_START_SECTION_\nD\xc3\xa9cada de 1950\n_START_PARAGRAPH_\nEm 1951, foi constru\xc3\xaddo o primeiro neuro computador denominado Snark, por Mavin Minsky. O Snark operava com sucesso a partir de um ponto de partida t\xc3\xa9cnico, ajustando seus pesos automaticamente, entretanto, ele nunca executou qualquer fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de processamento de informa\xc3\xa7\xc3\xa3o interessante, mas serviu de inspira\xc3\xa7\xc3\xa3o para as ideias de estruturas que o sucederam._NEWLINE_O livro de Ashby (Design for a Brain: The Origin of Adaptive Behavior) que foi publicado em 1952 trata do conhecimento b\xc3\xa1sico de que o comportamento adaptativo n\xc3\xa3o nasce com o indiv\xc3\xadduo, mas sim \xc3\xa9 aprendido, e que atrav\xc3\xa9s da aprendizagem o animal (sistema) normalmente muda seu comportamento para melhor. S\xc3\xa3o enfatizados neste livro os aspectos din\xc3\xa2micos do organismo vivo como uma m\xc3\xa1quina e o conceito correlacionado de estabilidade._NEWLINE_Gabor, um dos pioneiros da teoria da comunica\xc3\xa7\xc3\xa3o e o inventor da holografia, prop\xc3\xb4s em 1954 a ideia de um filtro adaptativo n\xc3\xa3o linear. Com a ajuda de colaboradores, Gabor construiu uma m\xc3\xa1quina que alimentada com amostras de um processo estoc\xc3\xa1stico, mais a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o-alvo que a m\xc3\xa1quina deveria produzir, realizava a aprendizagem._NEWLINE_Em 1954-1955, Cragg e Tamperley observaram que os \xc3\xa1tomos em uma rede t\xc3\xaam seus spins apontando "para cima" ou "para baixo", assim como os neur\xc3\xb4nios podem ser "disparados" (ativados) ou "n\xc3\xa3o disparados" (quiescentes)._NEWLINE_Em 1956 no Darthmouth College nasceram os dois paradigmas da Intelig\xc3\xaancia Artificial, a simb\xc3\xb3lica e o conexionista. A Intelig\xc3\xaancia Artificial Simb\xc3\xb3lica tenta simular o comportamento inteligente humano desconsiderando os mecanismos respons\xc3\xa1veis por tal. J\xc3\xa1 a Intelig\xc3\xaancia Artificial Conexionista acredita que constru\xc3\xadndo-se um sistema que simule a estrutura do c\xc3\xa9rebro, este sistema apresentar\xc3\xa1 intelig\xc3\xaancia, ou seja, ser\xc3\xa1 capaz de aprender, assimilar, errar e aprender com seus erros. O livro de Hebb tem sido uma fonte de inspira\xc3\xa7\xc3\xa3o para o desenvolvimento de modelos computacionais de sistema adaptativos e de aprendizagem. O artigo de Rochester, Holland, Haibt e Duda (1956) talvez seja a primeira tentativa de usar simula\xc3\xa7\xc3\xa3o computacional para testar uma teoria neural bem-formulada com base no postulado de aprendizagem de Hebb (que a efici\xc3\xaancia de uma sinapse vari\xc3\xa1vel entre dois neur\xc3\xb4nios \xc3\xa9 aumentada pela ativa\xc3\xa7\xc3\xa3o repetida de um neur\xc3\xb4nio causada pelo outro neur\xc3\xb4nio). Naquele mesmo ano Uttley (1956) demonstrou que uma rede neural com sinapses modific\xc3\xa1veis pode aprender a classificar conjuntos simples de padr\xc3\xb5es bin\xc3\xa1rios em classes correspondentes._NEWLINE_Em 1957 Rosenblatt inicia testes simulados em um computador IBM 704 no Laborat\xc3\xb3rio da Aeron\xc3\xa1utica de Cornell. Pelo estudo de redes neurais, como a Perceptron, Rosenblatt esperava que as leis fundamentais da organiza\xc3\xa7\xc3\xa3o que s\xc3\xa3o comuns a todos os sistemas de informa\xc3\xa7\xc3\xa3o de movimenta\xc3\xa7\xc3\xa3o, m\xc3\xa1quinas e homens inclu\xc3\xaddos, pudesse eventualmente ser compreendida._NEWLINE_Em 1958, Frank Rosenblatt criou o Perceptron, um modelo cognitivo que consistia de unidades sensoriais conectadas a uma \xc3\xbanica camada de neur\xc3\xb4nios de Warren McCulloch e Pitts, capaz de aprender tudo o que pudesse representar. Rosenblatt demonstrou que, se fossem acrescidas sinapses ajust\xc3\xa1veis, as redes neurais de Warren McCulloch e Pitts poderiam ser treinadas para classificar padr\xc3\xb5es em classes linearmente separ\xc3\xa1veis, convergindo em um n\xc3\xbamero limitado de passos._NEWLINE_Efici\xc3\xaancia de transmiss\xc3\xa3o (peso) ajust\xc3\xa1vel; esta envia a resposta (sa\xc3\xaddas) para a terceira camada._NEWLINE_O intuito de Rosenblatt era projetar RNAs que fossem capazes de fazer descobertas interessantes sem a necessidade de regras, o que, ali\xc3\xa1s, continua sendo alvo dos pesquisadores.\n_START_SECTION_\nD\xc3\xa9cada de 1960\n_START_PARAGRAPH_\nNo in\xc3\xadcio da d\xc3\xa9cada de 1960, Widrow e Hoff publicam um artigo no qual especificam um neur\xc3\xb4nio artificial baseado no modelo de McCulloch e Pitts, denominado ADALINE. Conforme, a import\xc3\xa2ncia desse modelo est\xc3\xa1 associada \xc3\xa0 regra de aprendizagem proposta, a regra Delta. A combina\xc3\xa7\xc3\xa3o de uma s\xc3\xa9rie de ADELINEs \xc3\xa9 chamada de  MADALINE (Multiple Adaline) \xc3\xa9 uma de duas camadas de rede neural com um conjunto de ADALINEs. Widrow tamb\xc3\xa9m fundou a primeira companhia de hardware de neurocomputadores e componentes._NEWLINE_Em 1967, Cowan caracterizou o disparo "sigm\xc3\xb3ide" e a condi\xc3\xa7\xc3\xa3o de disparo suave para um neur\xc3\xb4nio baseando-se na fun\xc3\xa7\xc3\xa3o log\xc3\xadstica._NEWLINE_Em 1967-1968, Grossberg envolvendo equa\xc3\xa7\xc3\xb5es n\xc3\xa3o-lineares de diferen\xc3\xa7as/diferenciais introduziu o modelo aditivo de um neur\xc3\xb4nio e como base para a mem\xc3\xb3ria de curto prazo explorou o uso do modelo._NEWLINE_A publica\xc3\xa7\xc3\xa3o de Perceptrons de Minsky e Papert, em 1969, exp\xc3\xb4s as limita\xc3\xa7\xc3\xb5es do modelo de Rosenblatt, provando que tais redes n\xc3\xa3o s\xc3\xa3o capazes de resolver uma ampla classe de problemas devido \xc3\xa0s restri\xc3\xa7\xc3\xb5es de representa\xc3\xa7\xc3\xa3o. O impacto desta publica\xc3\xa7\xc3\xa3o foi devastador, praticamente desaparecendo o interesse em redes neurais artificiais nos anos seguintes, somente poucos pesquisadores como Malsburg, Grossberg, Kohonen e Anderson permaneceram concentrando suas atividades na abordagem conexionista.\n_START_SECTION_\nD\xc3\xa9cada de 1980\n_START_PARAGRAPH_\nA partir dos anos 80, com o avan\xc3\xa7o da tecnologia e o fracasso da escola simbolista na solu\xc3\xa7\xc3\xa3o de determinados tipos de problemas, as redes neurais artificiais passaram a atrair substancial aten\xc3\xa7\xc3\xa3o novamente, as pesquisas na \xc3\xa1rea foram retomadas com for\xc3\xa7a. A nova explos\xc3\xa3o de interesse pelas redes neurais artificiais na comunidade cient\xc3\xadfica foi impulsionada, principalmente, pelo avan\xc3\xa7o da tecnologia (especialmente da microeletr\xc3\xb4nica) e tamb\xc3\xa9m pelo impacto causado pelo artigo publicado por John Hopfield em 1982, no qual chamou a aten\xc3\xa7\xc3\xa3o para as propriedades associativas das RNAs. Hopfield mostrou a rela\xc3\xa7\xc3\xa3o entre redes recorrentes autoassossiativas e sistemas f\xc3\xadsicos, abrindo espa\xc3\xa7o para a utiliza\xc3\xa7\xc3\xa3o de teorias correntes da F\xc3\xadsica para estudar tais modelos._NEWLINE_Em 1982, a introdu\xc3\xa7\xc3\xa3o do modelo conexionista conhecido pelo nome de seu idealizador, John Hopfield, permitiu esclarecer, pelas suas caracter\xc3\xadsticas computacionais e estabilidade, boa parte das d\xc3\xbavidas at\xc3\xa9 ent\xc3\xa3o existentes em rela\xc3\xa7\xc3\xa3o ao processo din\xc3\xa2mico executado por certas redes neurais. No mesmo ano, Teuvo Kohonen publicou um artigo descrevendo uma rede neural artificial baseada em auto-organiza\xc3\xa7\xc3\xa3o e nas caracter\xc3\xadsticas de aprendizado adaptativo do c\xc3\xa9rebro humano._NEWLINE_Hinton e Seynowsky, em 1983, estenderam o modelo de Hopfield com a incorpora\xc3\xa7\xc3\xa3o de din\xc3\xa2mica estoc\xc3\xa1stica. Este modelo de rede neural passou a ser conhecido como M\xc3\xa1quina de Boltzmann._NEWLINE_Por\xc3\xa9m talvez o fato mais importante deste per\xc3\xadodo tenha ocorrido quando Ira Skurnick, um administrador de programas da DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) decidiu ouvir os argumentos da neuro computa\xc3\xa7\xc3\xa3o e seus projetistas, e divergindo dos caminhos tradicionais dos conhecimentos convencionais, fundou em 1983 pesquisas em neuro computa\xc3\xa7\xc3\xa3o. Este ato n\xc3\xa3o s\xc3\xb3 abriu as portas para a neuro computa\xc3\xa7\xc3\xa3o, como tamb\xc3\xa9m deu \xc3\xa0 DARPA o status de uma das l\xc3\xadderes mundiais em se tratando de "moda" tecnol\xc3\xb3gica._NEWLINE_Em meados da d\xc3\xa9cada de 1980 surgiu a descri\xc3\xa7\xc3\xa3o do algoritmo de treinamento backpropagation (Rumelhart, Hinton, & Williams 1986).O termo backpropagation surge do fato que o algoritmo se baseia na retropropaga\xc3\xa7\xc3\xa3o dos erros para realizar os ajustes de pesos das camadas intermedi\xc3\xa1rias. A maneira de calcular as derivadas parciais do erro de sa\xc3\xadda em rela\xc3\xa7\xc3\xa3o a cada um dos pesos da rede \xc3\xa9 o que caracteriza o backpropagation. Com isso o algoritmo backpropagation foi aplicado em v\xc3\xa1rios problemas, como na identifica\xc3\xa7\xc3\xa3o da estrutura de prote\xc3\xadnas, hifeniza\xc3\xa7\xc3\xa3o de palavras em ingl\xc3\xaas, reconhecimento da fala, compress\xc3\xa3o de imagens e previs\xc3\xa3o de s\xc3\xa9ries temporais. O sucesso deste algoritmo estimulou o desenvolvimento de muitas pesquisas em redes neurais artificiais e de uma variedade de modelos cognitivos._NEWLINE_Ap\xc3\xb3s a publica\xc3\xa7\xc3\xa3o em 1986 do hoje cl\xc3\xa1ssico Parallel Distributed Processing, editado por Rummerlhart e McClelland do PDP Research Group da Universidade da Calif\xc3\xb3rnia em San Diego, a \xc3\xa1rea de redes neurais teve um desenvolvimento explosivo com a multiplica\xc3\xa7\xc3\xa3o exponencial de Journal\'s, associa\xc3\xa7\xc3\xa3o locais e internacionais, sem falar da torrente de teses e paper\'s cient\xc3\xadficos. No come\xc3\xa7o desta d\xc3\xa9cada surgiram v\xc3\xa1rias empresas para a explora\xc3\xa7\xc3\xa3o comercial de produtos de redes neurais, invariavelmente produtos de software para o desenvolvimento de aplica\xc3\xa7\xc3\xb5es ou simula\xc3\xa7\xc3\xa3o acad\xc3\xaamicas_NEWLINE_Em 1987 ocorreu em S\xc3\xa3o Francisco a primeira confer\xc3\xaancia de redes neurais em tempos modernos, a IEEE International Conference on Neural Networks, e tamb\xc3\xa9m foi formada a International Neural Networks Society (INNS). A partir destes acontecimentos decorreram a funda\xc3\xa7\xc3\xa3o do INNS journal em 1989, seguido do Neural Computation e do IEEE Transactions on Neural Networks em 1990.\n_START_SECTION_\nRNAs (vantagens e caracter\xc3\xadsticas)\n_START_PARAGRAPH_\nAs redes neurais artificiais (RNA) t\xc3\xaam muitas vantagens, porque se baseiam na estrutura do sistema nervoso humano, principalmente o c\xc3\xa9rebro._NEWLINE_Sua Aprendizagem: as RNAs t\xc3\xaam a capacidade de aprender atrav\xc3\xa9s de uma fase chamada fase de aprendizagem. Trata-se de fornecer dados como entrada RNA, por sua vez, informando qual \xc3\xa9 a sa\xc3\xadda (resposta) que \xc3\xa9 esperada._NEWLINE_Auto-organiza\xc3\xa7\xc3\xa3o: uma RNA cria sua pr\xc3\xb3pria representa\xc3\xa7\xc3\xa3o de informa\xc3\xa7\xc3\xa3o no seu interior, descarregando ao usu\xc3\xa1rio isto._NEWLINE_Toler\xc3\xa2ncia a falhas: Como uma RNA armazena informa\xc3\xa7\xc3\xb5es de forma redundante, pode continuar a responder de uma forma aceit\xc3\xa1vel, mesmo que esteja parcialmente danificada._NEWLINE_Flexibilidade: Uma rede neural pode lidar com grandes mudan\xc3\xa7as na informa\xc3\xa7\xc3\xa3o de entrada, tais como sinais ruidosos ou outras altera\xc3\xa7\xc3\xb5es na entrada (por exemplo, se a informa\xc3\xa7\xc3\xa3o de entrada \xc3\xa9 a imagem de um objeto, a correspondente resposta mant\xc3\xa9m-se inalterada, mesmo se a imagem muda um pouco de brilho ou o objeto muda um pouco de formato)._NEWLINE_Real Time: A estrutura de uma RNA \xc3\xa9 paralela, de modo que se for implementado com computadores ou dispositivos eletr\xc3\xb4nicos especiais, podem obter respostas em tempo real.\n_START_SECTION_\nArquiteturas\n_START_PARAGRAPH_\nOs neur\xc3\xb4nios de uma RNAs devem estar conectados entre si, s\xc3\xa3o dispostos em camadas, e os neur\xc3\xb4nios de uma mesma camada normalmente se comportam da mesma maneira. A disposi\xc3\xa7\xc3\xa3o dos neur\xc3\xb4nios nas camadas e o padr\xc3\xa3o de conex\xc3\xa3o entre estas definem a arquitetura da RNA._NEWLINE_As redes sem realimenta\xc3\xa7\xc3\xa3o (feedforward) t\xc3\xaam neur\xc3\xb4nios agrupados em camadas. O sinal percorre a rede em uma \xc3\xbanica dire\xc3\xa7\xc3\xa3o, da entrada para a sa\xc3\xadda. Os neur\xc3\xb4nios da mesma camada n\xc3\xa3o s\xc3\xa3o conectados._NEWLINE_Nas redes com realimenta\xc3\xa7\xc3\xa3o ou recorrentes (recurrent), a sa\xc3\xadda de alguns neur\xc3\xb4nios alimentam neur\xc3\xb4nios da mesma camada (inclusive o pr\xc3\xb3prio) ou de camadas anteriores. O sinal percorre a rede em duas dire\xc3\xa7\xc3\xb5es, tem mem\xc3\xb3ria din\xc3\xa2mica e capacidade de representar estados em sistemas din\xc3\xa2micos. Um exemplo \xc3\xa9 a rede de Hopfield.\n_START_SECTION_\nModelos\n_START_PARAGRAPH_\nUma t\xc3\xadpica rede neural feedforward \xc3\xa9 um conjunto de n\xc3\xb3s. Alguns desses est\xc3\xa3o na camada de entrada, alguns n\xc3\xb3s na camada de sa\xc3\xadda, e os outros est\xc3\xa3o nas camadas intermedi\xc3\xa1rias/escondidos. Cada conex\xc3\xa3o entre os neur\xc3\xb4nios tem um peso num\xc3\xa9rico. Quando a rede estiver em opera\xc3\xa7\xc3\xa3o, o valor ser\xc3\xa1 aplicado a cada n\xc3\xb3 de entrada - os valores que est\xc3\xa3o sendo alimentados por um operador humano, a partir de sensores ambientais, ou de algum programa externo. Cada n\xc3\xb3 passa ent\xc3\xa3o o valor dado \xc3\xa0s conex\xc3\xb5es que levam para fora dela, e em cada conex\xc3\xa3o o valor \xc3\xa9 multiplicado pelo peso associado a esse respeito. Cada n\xc3\xb3 na camada seguinte ent\xc3\xa3o recebe um valor que \xc3\xa9 a soma dos valores produzidos pelas conex\xc3\xb5es que levam at\xc3\xa9 ele, e em cada n\xc3\xb3 um simples c\xc3\xa1lculo \xc3\xa9 realizado sobre o valor - uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o sigm\xc3\xb3ide \xc3\xa9 t\xc3\xadpica. Este processo \xc3\xa9 repetido ent\xc3\xa3o com os resultados sendo passados atrav\xc3\xa9s de camadas subsequentes de n\xc3\xb3s at\xc3\xa9 que os n\xc3\xb3s de sa\xc3\xadda s\xc3\xa3o alcan\xc3\xa7ados. Os primeiros modelos tiveram um n\xc3\xbamero fixo de camadas. Mais recentemente, os algoritmos gen\xc3\xa9ticos s\xc3\xa3o usados para desenvolver a estrutura neural.\n_START_SECTION_\nC\xc3\xa1lculos\n_START_PARAGRAPH_\nA curva sigm\xc3\xb3ide \xc3\xa9 frequentemente utilizada como uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de transfer\xc3\xaancia, porque introduz a n\xc3\xa3o-linearidade em rede c\xc3\xa1lculos da por "esmagamento" de ativa\xc3\xa7\xc3\xa3o do neur\xc3\xb4nio de n\xc3\xadvel para o intervalo [0,1]. A fun\xc3\xa7\xc3\xa3o sigm\xc3\xb3ide tem a vantagem adicional de ter uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o extremamente simples derivado, tal como exigido para a parte traseira de propaga\xc3\xa7\xc3\xa3o de erros atrav\xc3\xa9s de uma rede neural feed-forward. Outras fun\xc3\xa7\xc3\xb5es com caracter\xc3\xadsticas semelhantes podem ser utilizados, mais comumente tanh que comprime as ativa\xc3\xa7\xc3\xb5es para o intervalo de [-1,1] em vez disso, ou, ocasionalmente, uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o linear por partes que pode ser encaixada a ativa\xc3\xa7\xc3\xa3o, em vez de o esmagar._NEWLINE_Se nenhuma n\xc3\xa3o-linearidade \xc3\xa9 introduzida por esmagamento ou corte, a rede perde muito do seu poder computacional, tornando-se uma opera\xc3\xa7\xc3\xa3o de multiplica\xc3\xa7\xc3\xa3o matriz simples de \xc3\xa1lgebra linear ._NEWLINE_modelos alternativos de c\xc3\xa1lculo nas redes neurais incluem modelos com al\xc3\xa7as, onde algum tipo de processo demora tempo deve ser usado, e "o vencedor leva todos os modelos", onde o neur\xc3\xb4nio com o maior valor desde o c\xc3\xa1lculo inc\xc3\xaandios e assume um valor 1, e todos os outros neur\xc3\xb4nios tomam o valor 0._NEWLINE_Normalmente, os pesos em uma rede neural s\xc3\xa3o ajustados inicialmente para pequenos valores aleat\xc3\xb3rios. Isto representa a rede sem saber nada, sua sa\xc3\xadda \xc3\xa9 essencialmente uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de reprodu\xc3\xa7\xc3\xa3o aleat\xc3\xb3ria de sua entrada. Como o produto processo de treinamento, os pesos de conex\xc3\xa3o s\xc3\xa3o gradualmente modificados de acordo com as regras computacionais espec\xc3\xadficos para o algoritmo de aprendizagem a ser utilizado. Idealmente, os pesos eventualmente convergir para os valores que lhes permitam executar uma computa\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xbatil. Assim, pode-se dizer que a rede neural come\xc3\xa7a sabendo nada e move-se para ganhar algum conhecimento real, embora o conhecimento \xc3\xa9 sub-simb\xc3\xb3lico.\n_START_SECTION_\nUtilidade\n_START_PARAGRAPH_\nAs redes neurais s\xc3\xa3o particularmente \xc3\xbateis para lidar com delimitadas de valor real de dados , onde uma sa\xc3\xadda de valor real \xc3\xa9 desejado; desta maneira as redes neurais ir\xc3\xa3o realizar a classifica\xc3\xa7\xc3\xa3o por graus, e s\xc3\xa3o capazes de expressar valores equivalentes a "n\xc3\xa3o sabe". Se a rede neural \xc3\xa9 treinada usando a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de erro de entropia cruzada e se a sa\xc3\xadda da rede neural \xc3\xa9 sigmoidal, ent\xc3\xa3o as sa\xc3\xaddas ser\xc3\xa3o estimativas da probabilidade posterior real de uma classe.\n_START_SECTION_\nDescri\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nAs redes neurais artificiais s\xc3\xa3o um m\xc3\xa9todo para solucionar problemas atrav\xc3\xa9s da simula\xc3\xa7\xc3\xa3o do c\xc3\xa9rebro humano, inclusive em seu comportamento, ou seja, aprendendo, errando e fazendo descobertas. S\xc3\xa3o t\xc3\xa9cnicas computacionais que apresentam um modelo inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento atrav\xc3\xa9s da experi\xc3\xaancia._NEWLINE_As redes neurais possuem n\xc3\xb3s ou unidades de processamento. Cada unidade possui liga\xc3\xa7\xc3\xb5es para outras unidades, nas quais recebem e enviam sinais. Cada unidade pode possuir mem\xc3\xb3ria local. Essas unidades s\xc3\xa3o a simula\xc3\xa7\xc3\xa3o dos neur\xc3\xb4nios, recebendo e retransmitindo informa\xc3\xa7\xc3\xb5es. Somam-se as entradas e se retorna uma sa\xc3\xadda, caso esta seja maior que o valor da soma._NEWLINE_Uma rede neural pode possuir uma ou m\xc3\xbaltiplas camadas. Exemplificando com tr\xc3\xaas camadas, poder\xc3\xadamos ter a camada de entrada, em que as unidades recebem os padr\xc3\xb5es; a camada intermedi\xc3\xa1ria, onde \xc3\xa9 feito processamento e a extra\xc3\xa7\xc3\xa3o de caracter\xc3\xadsticas; e a camada de sa\xc3\xadda, que conclui e apresenta o resultado final. Quanto maior o n\xc3\xbamero de camadas, melhor a capacidade de aprendizado._NEWLINE_A camada de entrada deve possuir uma unidade especial conhecida como bias, usada para aumentar os graus de liberdade, permitindo uma melhor adapta\xc3\xa7\xc3\xa3o, por parte da rede neural, ao conhecimento a ela fornecido._NEWLINE_Em termos mais t\xc3\xa9cnicos, o n\xc3\xbamero de camadas define a capacidade de representa\xc3\xa7\xc3\xa3o das rela\xc3\xa7\xc3\xb5es entre o espa\xc3\xa7o de entrada e o de sa\xc3\xadda. A inexist\xc3\xaancia da camada intermedi\xc3\xa1ria, caracter\xc3\xadstica do modelo perceptron, condiciona-o a representar bem somente rela\xc3\xa7\xc3\xb5es linearmente independentes. A exist\xc3\xaancia de camadas intermedi\xc3\xa1rias, caracter\xc3\xadstica do modelo perceptron de m\xc3\xbaltipla camada (PMC), retira tal limita\xc3\xa7\xc3\xa3o. Se houver apenas uma camada intermedi\xc3\xa1ria, o PMC pode representar (com qualquer grau de aproxima\xc3\xa7\xc3\xa3o, por menor que seja) qualquer fun\xc3\xa7\xc3\xa3o cont\xc3\xadnua. Duas ou mais camadas ampliam o universo de representa\xc3\xa7\xc3\xa3o a qualquer fun\xc3\xa7\xc3\xa3o, cont\xc3\xadnua ou n\xc3\xa3o._NEWLINE_As redes neurais artificiais, seguindo a tradi\xc3\xa7\xc3\xa3o estadunidense, est\xc3\xa3o muito associadas \xc3\xa0 adapta\xc3\xa7\xc3\xa3o de conex\xc3\xb5es (sinapses) entre neur\xc3\xb4nios, o conexionismo. Cabe registrar, entretanto, a exist\xc3\xaancia de modelos nos quais as conex\xc3\xb5es n\xc3\xa3o s\xc3\xa3o adaptadas, mas apenas transmitem estimula\xc3\xa7\xc3\xa3o entre neur\xc3\xb4nios. Tais modelos s\xc3\xa3o chamados redes neurais sem pesos (do ingl\xc3\xaas, weightless neural networks). Para completar, h\xc3\xa1 modelos em que as sinapses n\xc3\xa3o s\xc3\xa3o adaptadas, mas calculadas previamente, servindo a tarefas de otimiza\xc3\xa7\xc3\xa3o, geralmente.\n_START_SECTION_\nDiferencia\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nA maior parte dos investigadores concorda em que as redes neurais s\xc3\xa3o muito diferentes do c\xc3\xa9rebro em termos de estrutura. No entanto, como o c\xc3\xa9rebro, uma rede neural \xc3\xa9 uma cole\xc3\xa7\xc3\xa3o massivamente paralela de unidades de processamento pequenas e simples, onde as interliga\xc3\xa7\xc3\xb5es formam a maior parte da intelig\xc3\xaancia da rede. Entretanto, em termos de escala, o c\xc3\xa9rebro \xc3\xa9 muito maior que qualquer rede neural. Al\xc3\xa9m disso, as unidades usadas na rede neural s\xc3\xa3o tipicamente muito mais simples que os neur\xc3\xb4nios e o processo de aprendizado do c\xc3\xa9rebro (embora ainda desconhecido) \xc3\xa9, certamente, muito diferente do das redes neurais.\n_START_SECTION_\nRede pr\xc3\xb3-alimentada\n_START_PARAGRAPH_\nUma rede neural pr\xc3\xb3-alimentada (em contraposi\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xa0 retroalimentada) t\xc3\xadpica consiste de um conjunto de n\xc3\xb3s em que alguns desses n\xc3\xb3s s\xc3\xa3o designados n\xc3\xb3s de entrada, outros n\xc3\xb3s de sa\xc3\xadda e aqueles que est\xc3\xa3o entre esses dois tipos de n\xc3\xb3s s\xc3\xa3o chamados de n\xc3\xb3s escondidos. Existem tamb\xc3\xa9m conex\xc3\xb5es entre os neur\xc3\xb4nios, com um n\xc3\xbamero referido como um ponderador associado a cada conex\xc3\xa3o. Quando a rede est\xc3\xa1 em opera\xc3\xa7\xc3\xa3o, um valor de entrada ser\xc3\xa1 aplicado a cada n\xc3\xb3 de entrada - esses valores s\xc3\xa3o colocados por um operador humano ou por sensores ambientais, ou talvez por outros programas._NEWLINE_Cada n\xc3\xb3 ent\xc3\xa3o passa seu dado valor para as conex\xc3\xb5es que saem dele e em cada conex\xc3\xa3o o valor \xc3\xa9 multiplicado por um ponderador associado a essa conex\xc3\xa3o. Cada n\xc3\xb3 na camada seguinte recebe um valor, que \xc3\xa9 a soma dos valores produzidos pelas conex\xc3\xb5es que chegam at\xc3\xa9 ele, e em cada n\xc3\xb3 \xc3\xa9 realizada uma computa\xc3\xa7\xc3\xa3o simples sobre esse valor - uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o sigm\xc3\xb3ide \xc3\xa9 t\xc3\xadpica nesse caso. O processo ent\xc3\xa3o \xc3\xa9 repetido com os resultados sendo passados atrav\xc3\xa9s de camadas subseq\xc3\xbcentes de n\xc3\xb3s, at\xc3\xa9 que os n\xc3\xb3s de resultados sejam atingidos. Isso \xc3\xa9 baseado em um modelo de neur\xc3\xb4nio da d\xc3\xa9cada de 1970._NEWLINE_Os modelos alternativos de c\xc3\xa1lculo nas redes neurais incluem aqueles dotados de la\xc3\xa7os (nos quais algum tipo de processo de retardamento de tempo precisa ser usado) e os modelos o "vencedor leva tudo", nos quais o neur\xc3\xb4nio com os valores mais altos dispara e toma o valor 1 e todos os outros neur\xc3\xb4nios tomam o valor 0._NEWLINE_Tipicamente, os ponderadores em uma rede neural s\xc3\xa3o colocados inicialmente em valores aleat\xc3\xb3rios pequenos; isso significa que a rede n\xc3\xa3o sabe nada. \xc3\x80 medida que o processo de treinamento acontece, esses ponderadores ir\xc3\xa3o convergir para valores que permitem que eles realizem uma computa\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xbatil. Assim, pode ser dito que uma rede neural come\xc3\xa7a sabendo nada e move-se no sentido de ganhar algum conhecimento real._NEWLINE_As redes neurais s\xc3\xa3o particularmente \xc3\xbateis para lidar com dados ligados a valores reais em que se deseja obter uma sa\xc3\xadda dotada de valor real. Dessa maneira, as redes neurais ir\xc3\xa3o realizar uma classifica\xc3\xa7\xc3\xa3o por graus e ser\xc3\xa3o capazes de expressar valores equivalentes a "n\xc3\xa3o conhecido com certeza". Se uma rede neural \xc3\xa9 treinada usando a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de erro de entropia cruzada e se a sa\xc3\xadda dessa rede neural tem uma forma sigmoidal n\xc3\xa3o-linear, ent\xc3\xa3o as sa\xc3\xaddas ser\xc3\xa3o estimativas de uma probabilidade posterior real de uma classe.\n_START_SECTION_\nCTRNN\n_START_PARAGRAPH_\nOutros tipos de redes neurais, em particular redes neurais recorrentes de tempo cont\xc3\xadnuo (CTRNN), s\xc3\xa3o usadas em conjunto com algoritmos gen\xc3\xa9ticos para produzir controladores rob\xc3\xb3ticos. O genoma \xc3\xa9 ent\xc3\xa3o constitu\xc3\xaddo dos par\xc3\xa2metros de rede e a aptid\xc3\xa3o de uma rede \xc3\xa9 a adequa\xc3\xa7\xc3\xa3o do comportamento exibido pelo rob\xc3\xb4 controlado (ou freq\xc3\xbcentemente por uma simula\xc3\xa7\xc3\xa3o desse comportamento).\n_START_SECTION_\nTipos de redes neurais\n_START_PARAGRAPH_\nO exemplo mais antigo de redes neurais s\xc3\xa3o as redes perceptron, com uma camada de n\xc3\xb3s de sa\xc3\xadda, conectados \xc3\xa0s entradas por conjuntos de pesos. Essa topologia pode ser considerada a forma mais simples de rede em avan\xc3\xa7o. A soma do produtos dos pesos pelas entradas \xc3\xa9 calculada por cada n\xc3\xb3 de sa\xc3\xadda e, se o valor calculado ultrapassar um certo limiar (geralmente 0), o neur\xc3\xb4nio dispara e ajusta a sa\xc3\xadda para o valor 1; se o valor calculado \xc3\xa9 menor que o limiar, a sa\xc3\xadda \xc3\xa9 ajustada para o valor -1. Neur\xc3\xb4nios com esse comportamento s\xc3\xa3o chamados de neur\xc3\xb4nios de McCulloch-Pitts ou neur\xc3\xb4nios com limiar. Ao mesmo tempo, um algoritmo de aprendizado calcula a diferen\xc3\xa7a entre a sa\xc3\xadda calculada e os dados de entrada e usa o valor da diferen\xc3\xa7a para ajustar os pesos da rede._NEWLINE_Um exemplo mais contempor\xc3\xa2neo de redes neurais s\xc3\xa3o a fam\xc3\xadlia de C\xc3\xa9lulas Neurais Artificiais Paraconsistentes - CNAP\xe2\x80\x99s: CNAPba, CNAPcls, CNAPclse, CNAPp, CNAPco, CNAPd, CNAPap, CNAPa, CNAPm.\n_START_SECTION_\nParaconsistente B\xc3\xa1sica\n_START_PARAGRAPH_\nC\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente B\xc3\xa1sica - CNAPba\xc2\xa0: temos tr\xc3\xaas sa\xc3\xaddas (outputs) poss\xc3\xadveis: F-Falso V-Verdadeiro I-Indefinido.\n_START_SECTION_\nParaconsistente de Conex\xc3\xa3o L\xc3\xb3gica Simples\n_START_PARAGRAPH_\nC\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente de Conex\xc3\xa3o L\xc3\xb3gica Simples - CNAPcls\xc2\xa0: esta C\xc3\xa9lula tem a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de fazer a an\xc3\xa1lise l\xc3\xb3gica dos sinais atrav\xc3\xa9s da maximiza\xc3\xa7\xc3\xa3o e da minimiza\xc3\xa7\xc3\xa3o.\n_START_SECTION_\nParaconsistente de Conex\xc3\xa3o L\xc3\xb3gica Seletiva\n_START_PARAGRAPH_\nC\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente de Conex\xc3\xa3o L\xc3\xb3gica Seletiva - CNAPclse: esta c\xc3\xa9lula tem duas entradas e duas sa\xc3\xaddas distintas. A fun\xc3\xa7\xc3\xa3o desta C\xc3\xa9lula \xc3\xa9 fazer a an\xc3\xa1lise l\xc3\xb3gica dos sinais utilizando conectivos l\xc3\xb3gicos como o de maximiza\xc3\xa7\xc3\xa3o e o de minimiza\xc3\xa7\xc3\xa3o e, simultaneamente, ir selecionando quais das duas sa\xc3\xadda deve ficar ativa.\n_START_SECTION_\nParaconsistente de Passagem\n_START_PARAGRAPH_\nC\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente de Passagem \xe2\x80\x93 CNAPp\xc2\xa0: esta c\xc3\xa9lula tem a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de direcionar o fluxo de informa\xc3\xa7\xc3\xb5es para determinada regi\xc3\xa3o da rede.\n_START_SECTION_\nParaconsistente de Complementa\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nC\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente de Complementa\xc3\xa7\xc3\xa3o \xe2\x80\x93 CNAPco\xc2\xa0: esta c\xc3\xa9lula tem a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de fazer a complementa\xc3\xa7\xc3\xa3o do valor em rela\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xa0 unidade a qualquer sinal aplicado na sua entrada.\n_START_SECTION_\nParaconsistente de Decis\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nC\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente de decis\xc3\xa3o \xe2\x80\x93 CNAPd\xc2\xa0: esta c\xc3\xa9lula tem a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de fazer a an\xc3\xa1lise paraconsistente e determinar uma decis\xc3\xa3o baseada nos resultados da an\xc3\xa1lise. A decis\xc3\xa3o vem na forma de tr\xc3\xaas estados l\xc3\xb3gicos: Verdadeiro, Falso ou Indefinido.\n_START_SECTION_\nParaconsistente de Aprendizagem B\xc3\xa1sica\n_START_PARAGRAPH_\nC\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente de aprendizagem \xe2\x80\x93 CNAPap\xc2\xa0: Uma CNAPap constr\xc3\xb3i-se a partir de uma C\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente B\xc3\xa1sica \xe2\x80\x93 CNAPba. Sua fun\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xa9 dupla: ela serve como partes de unidades de mem\xc3\xb3rias ou como sensores de padr\xc3\xb5es em camadas prim\xc3\xa1rias. Uma CNAPap \xc3\xa9 uma C\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente de conex\xc3\xa3o anal\xc3\xadtica CNAPca com sua sa\xc3\xadda interligada \xc3\xa0 entrada do grau de evid\xc3\xaancia contr\xc3\xa1ria. Em um processo de treinamento, inicialmente, considera-se uma CNAPca sem os fatores de toler\xc3\xa2ncia e que n\xc3\xa3o sofreu nenhum processo de aprendizagem.\n_START_SECTION_\nParaconsistente de Aprendizagem\n_START_PARAGRAPH_\nC\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente de aprendizagem \xe2\x80\x93 CNAPa: esta C\xc3\xa9lula tem a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de aprender e desaprender padr\xc3\xb5es que sejam aplicados repetitivamente na sua entrada.\n_START_SECTION_\nParaconsistente de Memoriza\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nC\xc3\xa9lula Neural Artificial Paraconsistente de memoriza\xc3\xa7\xc3\xa3o \xe2\x80\x93 CNAPm\xc2\xa0: esta C\xc3\xa9lula tem a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de guardar os padr\xc3\xb5es (verdade e falsidade) aprendidos pela c\xc3\xa9lula de aprendizagem num processo de funcionamento de aprendizagem/memoriza\xc3\xa7\xc3\xa3o.\n_START_SECTION_\nPerceptron com uma camada\n_START_PARAGRAPH_\nPerceptrons podem ser treinados por um algoritmo de aprendizagem simples, chamado geralmente de regra-delta. Esse algoritmo calcula os erros entre a sa\xc3\xadda dos dados calculados e a sa\xc3\xadda desejada e utiliza isso para ajustar os pesos, assim executando um formul\xc3\xa1rio da descida do gradiente._NEWLINE_Os perceptrons de uma camada s\xc3\xa3o capazes de aprender somente sobre problemas linearmente separ\xc3\xa1veis (que podem ser separados por uma reta em um hiperplano). Em 1969, na famosa monografia Perceptrons por Marvin Minsky e por Seymour Papert, mostrou-se que era imposs\xc3\xadvel para uma \xc3\xbanica rede do perceptron da camada aprender uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de XOR. Conjecturou-se (incorretamente) que um resultado similar penderia para uma rede multicamadas do perceptron. Embora uma \xc3\xbanica unidade do ponto inicial fosse completamente limitada em seu poder computacional, mostrou-se que as redes de unidades paralelas do ponto inicial podem aproximar toda a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o cont\xc3\xadnua de um intervalo compacto dos n\xc3\xbameros reais no intervalo [- 1, 1 ].\n_START_SECTION_\nPerceptron multicamadas\n_START_PARAGRAPH_\nEsta classe de rede consiste de m\xc3\xbaltiplas camadas de unidades computacionais, geralmente interconectadas em uma forma de alimenta\xc3\xa7\xc3\xa3o avante. Isso quer dizer que cada neur\xc3\xb4nio em uma camada tem conex\xc3\xb5es diretas a neur\xc3\xb4nios da pr\xc3\xb3xima camada. Em muitas aplica\xc3\xa7\xc3\xb5es, as unidades dessas redes utilizam uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o sigm\xc3\xb3ide (em forma de S) como a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de ativa\xc3\xa7\xc3\xa3o._NEWLINE_O teorema de aproxima\xc3\xa7\xc3\xa3o universal dita que toda fun\xc3\xa7\xc3\xa3o cont\xc3\xadnua que mapeia intervalos de n\xc3\xbameros reais de entrada a algum intervalo de n\xc3\xbameros reais de sa\xc3\xadda pode ser arbitrariamente aproximada com precis\xc3\xa3o por um perceptron multicamadas com somente uma camada oculta. Esse resultado s\xc3\xb3 \xc3\xa9 v\xc3\xa1lido para classes restritas de fun\xc3\xa7\xc3\xb5es de ativa\xc3\xa7\xc3\xa3o, por exemplo, fun\xc3\xa7\xc3\xb5es sigm\xc3\xb3ides._NEWLINE_As redes multicamadas podem usar um grande n\xc3\xbamero de t\xc3\xa9cnicas de aprendizado, sendo que a mais popular \xc3\xa9 a propaga\xc3\xa7\xc3\xa3o reversa. Nesse caso, os valores de sa\xc3\xadda s\xc3\xa3o comparados com a resposta correta para computar o valor de alguma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de erro pr\xc3\xa9-definida. Por alguma t\xc3\xa9cnica, o erro \xc3\xa9 ent\xc3\xa3o alimentado de volta na rede. Usando essa informa\xc3\xa7\xc3\xa3o, o algoritmo ajusta os pesos de cada conex\xc3\xa3o para reduzir o valor da fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de erro.\n_START_SECTION_\nRedes ARTs\n_START_PARAGRAPH_\nART s\xc3\xa3o as siglas em ingl\xc3\xaas de Teoria da Resson\xc3\xa2ncia Adaptativa (Adaptive Resonance Theory), desenvolvida inicialmente por Stephen Grossberg, em 1976, e em publica\xc3\xa7\xc3\xb5es posteriores em parceria com Gail Carpenter (1986/87)._NEWLINE_As redes neurais artificiais ART s\xc3\xa3o redes que n\xc3\xa3o precisam da exposi\xc3\xa7\xc3\xa3o pr\xc3\xa9via de qualquer n\xc3\xbamero de elementos do conjunto de dados para o seu treinamento. A principal caracter\xc3\xadstica dessa fam\xc3\xadlia de arquiteturas \xc3\xa9 a sua capacidade para formar agrupamentos (clusters), que nos permite identificar padr\xc3\xb5es desconhecidos._NEWLINE_Existem tr\xc3\xaas modelos de redes ARTs:_NEWLINE_ART1: \xc3\xa9 capaz de aprender a categorizar padr\xc3\xb5es de entrada bin\xc3\xa1rios apresentados em ordem arbitr\xc3\xa1ria._NEWLINE_ART2: pode aprender a categorizar padr\xc3\xb5es de entrada anal\xc3\xb3gicos ou bin\xc3\xa1rios._NEWLINE_ART3 (ARTMAP): pode realizar uma busca paralela, ou teste de hip\xc3\xb3teses, em c\xc3\xb3digos com reconhecimento distribu\xc3\xaddo.\n_START_SECTION_\nAplica\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nReconhecimento Autom\xc3\xa1tico de Alvos;_NEWLINE_Reconhecimento de Caracteres;_NEWLINE_Rob\xc3\xb3tica;_NEWLINE_Diagn\xc3\xb3stico M\xc3\xa9dico;_NEWLINE_Sensoriamento Remoto;_NEWLINE_Processamento de Voz;\n_START_SECTION_\nAprendizado\n_START_PARAGRAPH_\nO algoritmo de aprendizado da rede ART 1 n\xc3\xa3o \xc3\xa9 supervisionado e pode ser ativa a qualquer momento, permitindo que a rede aprenda novos padr\xc3\xb5es continuamente._NEWLINE_Existem 2 tipos de  aprendizado na rede ART 1, o aprendizado r\xc3\xa1pido e o lento._NEWLINE_O processo de aprendizado da rede envolve 3 fases como: reconhecimento, compara\xc3\xa7\xc3\xa3o e busca.\n_START_SECTION_\nRede Hopfield\n_START_PARAGRAPH_\nEm 1982 houve uma nova evolu\xc3\xa7\xc3\xa3o nos trabalhos das redes neurais iniciado por John Hopfield, nascido em 15 de julho de 1933 \xc3\xa9 um americano Cientista mais conhecido pela inven\xc3\xa7\xc3\xa3o de uma rede neural associativa, conhecida como a Rede de Hopfield. John Hopfield publicou dois artigos que influenciaram v\xc3\xa1rios pesquisadores, chamando a aten\xc3\xa7\xc3\xa3o para as propriedades associativas de uma classe de Redes Neurais. A an\xc3\xa1lise \xc3\xa9 baseada na defini\xc3\xa7\xc3\xa3o de \xe2\x80\x9cenergia\xe2\x80\x9d da rede. \xc3\x89 uma prova de que a rede opera minimizando esta energia quando evolui para padr\xc3\xb5es est\xc3\xa1veis de opera\xc3\xa7\xc3\xa3o.\n_START_SECTION_\nDefini\xc3\xa7\xc3\xb5es Iniciais\n_START_PARAGRAPH_\n\xc3\x89 uma mem\xc3\xb3ria auto-associativa. Suas entradas s\xc3\xa3o valores bin\xc3\xa1rios. Possui uma natureza de opera\xc3\xa7\xc3\xa3o ass\xc3\xadncrona, isto \xc3\xa9 a cada instante de tempo, cada neur\xc3\xb4nio tem seu estado de ativa\xc3\xa7\xc3\xa3o \xe2\x80\x9cavaliado\xe2\x80\x9d de maneira independente dos outros neur\xc3\xb4nios.\n_START_SECTION_\nMem\xc3\xb3ria associativa\n_START_PARAGRAPH_\n\xc3\x89 um conceito intuitivo, onde parece ser uma das fun\xc3\xa7\xc3\xb5es prim\xc3\xa1rias do c\xc3\xa9rebro, e facilmente associamos objetos, imagens e sensa\xc3\xa7\xc3\xb5es a eventos com a rede Hopfield, serve para reconstituir padr\xc3\xb5es corrompidos ou incompletos, um exemplo \xc3\xa9 uma pessoa que normalmente n\xc3\xa3o usa \xc3\xb3culos escuros, com eles, mesmo assim \xc3\xa9 reconhecido, assim recuperando informa\xc3\xa7\xc3\xb5es pelo conte\xc3\xbado._NEWLINE_A rede de Hopfield pode ser vista como uma mem\xc3\xb3ria associativa, ou uma mem\xc3\xb3ria endere\xc3\xa7\xc3\xa1vel por conte\xc3\xbado, cuja principal fun\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xa9 restaurar um padr\xc3\xa3o (item de mem\xc3\xb3ria ) armazenado em resposta \xc3\xa0 apresenta\xc3\xa7\xc3\xa3o de uma vers\xc3\xa3o incompleta ou ruidosa deste padr\xc3\xa3o.\n_START_SECTION_\nAplica\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nA rede Hopfield foi aplicada em v\xc3\xa1rias \xc3\xa1reas, tendo um campo de utiliza\xc3\xa7\xc3\xa3o muito grande, umas delas foi a Identifica\xc3\xa7\xc3\xa3o de alvos militares B-52, Boeing 747 e Space Shuttle, Autenti\xc3\xa7\xc3\xa3o de usu\xc3\xa1rios, explora\xc3\xa7\xc3\xa3o de petr\xc3\xb3leo e determina\xc3\xa7\xc3\xa3o e litologia, Predi\xc3\xa7\xc3\xa3o no Mercado Financeiro, Reconhecimentos de Faces e Controle de Navega\xc3\xa7\xc3\xa3o Aut\xc3\xb4noma de Ve\xc3\xadculos ALVINN at CMU._NEWLINE_As Redes Neurais vem sendo usadas com sucesso para determinar o_NEWLINE_rating de cr\xc3\xa9dito de empresas. Como nos mostra a pesquisa de Zekic-Susac_NEWLINE_et al. 2004 que compara a efic\xc3\xa1cia de diferentes formas de determina\xc3\xa7\xc3\xa3o_NEWLINE_do cr\xc3\xa9dito as Redes Neurais com Backpropagation apresentam os melhores_NEWLINE_resultados, inclusive mostrando dados e rela\xc3\xa7\xc3\xb5es a respeito das empresas_NEWLINE_estudadas que n\xc3\xa3o apareceram de outras formas._NEWLINE_Um bom exemplo de uso de Redes Neurais para a determina\xc3\xa7\xc3\xa3o de rating_NEWLINE_de cr\xc3\xa9dito para empresas \xc3\xa9 visto no artigo de Carling Et al. 2002 em que_NEWLINE_\xc3\xa9 feito um estudo do rating de debentures no mercado asi\xc3\xa1tico. Eles_NEWLINE_usam o modelo de backpropagation e constroem a an\xc3\xa1lise usando uma s\xc3\xa9rie_NEWLINE_de indicadores usados pelos especialistas em an\xc3\xa1lise de cr\xc3\xa9dito.\n_START_SECTION_\nEstrutura\n_START_PARAGRAPH_\nAs unidades em redes de Hopfield s\xc3\xa3o unidades bin\xc3\xa1rias do ponto inicial, isto \xc3\xa9, as unidades fazem exame somente em dois valores diferentes para seus estados e o valor \xc3\xa9 determinado perto se ou n\xc3\xa3o a entrada das unidades excede seu ponto inicial. As redes de Hopfield podem um ou outro ter as unidades que fazem exame em valores de 1 ou de -1, ou as unidades que fazem exame em valores de 1 ou de 0.\n_START_SECTION_\nTreinamento\n_START_PARAGRAPH_\nTreinar uma rede de Hopfield envolve abaixar a energia dos estados que a rede se \xe2\x80\x9crecorde\xe2\x80\x9d. Isto permite que a rede sirva como um sistema da mem\xc3\xb3ria endere\xc3\xa7\xc3\xa1vel satisfeita, aquele \xc3\xa9 dizer, a rede convergir\xc3\xa1 a um estado \xe2\x80\x9crecordado\xe2\x80\x9d se for dado somente a parte do estado. A rede pode ser usada recuperar de uma entrada distorcida o estado treinado que \xc3\xa9 o mais similar a essa entrada. Isto \xc3\xa9 chamado mem\xc3\xb3ria associativa porque recupera mem\xc3\xb3rias na base da similaridade. Por exemplo, se n\xc3\xb3s treinarmos uma rede de Hopfield com cinco unidades de modo que o estado (1, 0, 1, 0, 1) seja um m\xc3\xadnimo da energia, e n\xc3\xb3s damos \xc3\xa0 rede o estado (1, 0, 0, 0, 1) que convergir\xc3\xa1 (1, 0, 1, 0, 1). Assim, a rede est\xc3\xa1 treinada corretamente quando a energia dos estados que a rede deve recordar \xc3\xa9 m\xc3\xadnimos locais. O treinamento \xc3\xa9 de suma import\xc3\xa2ncia para o desempenho eficaz do mesmo\n_START_SECTION_\nMemoria Associativa\n_START_PARAGRAPH_\nMem\xc3\xb3ria associativa \xc3\xa9 um meio de armazenamento e recupera\xc3\xa7\xc3\xa3o da informa\xc3\xa7\xc3\xa3o por associa\xc3\xa7\xc3\xa3o com outras informa\xc3\xa7\xc3\xb5es._NEWLINE_Um dispositivo de armazenamento \xc3\xa9 chamado mem\xc3\xb3ria associativa, se voc\xc3\xaa pode recuperar informa\xc3\xa7\xc3\xb5es a partir do conhecimento parcial do seu conte\xc3\xbado, sem saber seu local de armazenamento. \xc3\x80s vezes tamb\xc3\xa9m chamado de mem\xc3\xb3ria de conte\xc3\xbado n\xc3\xa3o endere\xc3\xa7\xc3\xa1vel._NEWLINE_Os Computadores tradicionais n\xc3\xa3o usam este direcionamento, se baseiam no conhecimento exato da dire\xc3\xa7\xc3\xa3o (endere\xc3\xa7o) da mem\xc3\xb3ria em que se encontra a informac\xc3\xa3o._NEWLINE_No entanto, o c\xc3\xa9rebro humano n\xc3\xa3o funciona assim. Se nos lembrarmos do nome de uma pessoa, n\xc3\xa3o seria \xc3\xbatil determinar qual foi o nome de n\xc3\xbamero 3.274 que aprendemos. Seria mais \xc3\xbatil saber que seu nome come\xc3\xa7a e termina com \'N\' e \xc3\xa9 um famoso cientista Ingl\xc3\xaas. Com essa informa\xc3\xa7\xc3\xa3o, quase certamente se lembraria com sucesso de "Newton"._NEWLINE_Mem\xc3\xb3rias associativas s\xc3\xa3o uma das mais importantes redes neurais com uma vasta gama de aplica\xc3\xa7\xc3\xb5es em \xc3\xa1reas como o acesso ao conte\xc3\xbado de mem\xc3\xb3ria, reconhecimento de padr\xc3\xb5es e controle inteligente._NEWLINE_Uma mem\xc3\xb3ria associativa pode armazenar e recuperar informa\xc3\xa7\xc3\xb5es quando necess\xc3\xa1rio, ou seja, uma rede realimenta a sa\xc3\xadda que \xc3\xa9 usada repetidamente como uma nova entrada at\xc3\xa9 que o processo termine. Voc\xc3\xaa pode obter essas informa\xc3\xa7\xc3\xb5es com base no conhecimento da parte dela (chave). O padr\xc3\xa3o de chave pode ser uma vers\xc3\xa3o ruidosa de um padr\xc3\xa3o de memoriza\xc3\xa7\xc3\xa3o, ou seja, que difere em alguns componentes. A mem\xc3\xb3ria humana \xc3\xa9 uma reminisc\xc3\xaancia de uma pessoa, mesmo se voc\xc3\xaa se veste diferente ou usa \xc3\xb3culos._NEWLINE_Os primeiros modelos de mem\xc3\xb3rias associativas baseadas na Morfologia Matem\xc3\xa1tica, referidos como Mem\xc3\xb3rias Associativas Morfol\xc3\xb3gicas (MAMs), foram introduzidas por Ritter e Sussner em meados dos anos 1990._NEWLINE_Especificamente, os neur\xc3\xb4nios das MAMs efetuam generaliza\xc3\xa7\xc3\xb5es das opera\xc3\xa7\xc3\xb5es da abordagem umbra da morfologia matem\xc3\xa1tica em tons de cinza. Em termos gerais, a principal diferen\xc3\xa7a entre os modelos cl\xc3\xa1ssicos de mem\xc3\xb3rias associativas e os modelos morfol\xc3\xb3gicos est\xc3\xa1 em utilizar as opera\xc3\xa7\xc3\xb5es baseadas em reticulados no lugar das opera\xc3\xa7\xc3\xb5es usuais de multiplica\xc3\xa7\xc3\xa3o de matrizes.\n_START_SECTION_\nCapacidade Computacional\n_START_PARAGRAPH_\nO Perceptron multicamadas \xc3\xa9 um aproximador universal de fun\xc3\xa7\xc3\xb5es, como provado pelo teorema de Cybenko. No entanto, a prova n\xc3\xa3o \xc3\xa9 construtiva sobre o n\xc3\xbamero de neur\xc3\xb4nios requeridos ou as configura\xc3\xa7\xc3\xb5es dos valores dos pesos necess\xc3\xa1rias._NEWLINE_O trabalho de Hava Siegelmann e Eduardo D. Sontag forneceu uma prova que uma arquitetura recorrente espec\xc3\xadfica com valores l\xc3\xb3gicos dos pesos tem o todo o poder de uma M\xc3\xa1quina de Turing  usando um n\xc3\xbamero finito de neur\xc3\xb4nios e conex\xc3\xb5es lineares padr\xc3\xb5es. Eles mostram tamb\xc3\xa9m que o uso de valores il\xc3\xb3gicos para os pesos resulta em uma m\xc3\xa1quina com capacidade de uma "super" M\xc3\xa1quina de Turing.\n_START_SECTION_\nCapacidade\n_START_PARAGRAPH_\nModelos de RNAs tem uma propriedade chamada capacidade, a qual grosseiramente corresponde a sua habilidade de modelar qualquer fun\xc3\xa7\xc3\xa3o determinada. Isso est\xc3\xa1 relacionado com a quantidade de informa\xc3\xa7\xc3\xa3o que pode ser armazenada na rede e a no\xc3\xa7\xc3\xa3o de complexidade.\n_START_SECTION_\nConverg\xc3\xaancia\n_START_PARAGRAPH_\nNo geral nada pode ser dito sobre converg\xc3\xaancia vendo que ela depende de alguns de fatores. Primeiramente, podem existir m\xc3\xadnimos locais e isto depende da fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de custo e do modelo. Em segundo lugar, o m\xc3\xa9todo de otimiza\xc3\xa7\xc3\xa3o usado pode n\xc3\xa3o garantir a converg\xc3\xaancia quando estiver muito longe do m\xc3\xadnimo local. Em terceiro lugar, para uma quantidade de dados ou par\xc3\xa2metros muito grande, alguns m\xc3\xa9todos se tornam impratic\xc3\xa1veis. No geral, foi descoberto que garantias te\xc3\xb3ricas sobre a converg\xc3\xaancia s\xc3\xa3o guias pouco confi\xc3\xa1veis para aplica\xc3\xa7\xc3\xa3o pr\xc3\xa1tica.\n_START_SECTION_\nRedes Neurais e Neuroci\xc3\xaancia\n_START_PARAGRAPH_\nNeuroci\xc3\xaancia computacional \xc3\xa9 o campo preocupado com a an\xc3\xa1lise te\xc3\xb3rica e a modelagem computacional do sistema nervoso biol\xc3\xb3gico. Como sistemas neurais est\xc3\xa3o intimamente relacionados com processos cognitivos e comportamentais, eles tamb\xc3\xa9m est\xc3\xa3o fortemente ligados a modelagem cognitiva e comportamental._NEWLINE_O objetivo do campo \xc3\xa9 criar modelos de sistemas neurais biol\xc3\xb3gicos para entender o funcionamento de sistemas biol\xc3\xb3gicos reais. Para chegar a esse entendimento, neurocientistas tentam fazer uma liga\xc3\xa7\xc3\xa3o entre processos biol\xc3\xb3gicos observados (dados), mecanismos biologicamente plaus\xc3\xadveis de processamento e aprendizado neural (modelos de redes neurais biol\xc3\xb3gicas) e teoria (aprendizado estat\xc3\xadstico e teoria da informa\xc3\xa7\xc3\xa3o).\n_START_SECTION_\nTipos de modelos\n_START_PARAGRAPH_\nMuitos modelos s\xc3\xa3o usados neste campo, cada um definido em um n\xc3\xadvel diferente de abstra\xc3\xa7\xc3\xa3o e tentando modelar diferentes aspectos de sistemas neurais. Eles v\xc3\xa3o de modelos de comportamento de curto prazo de neur\xc3\xb4nios individuais, passando por modelos de como as din\xc3\xa2micas de circuitos neurais surgem de intera\xc3\xa7\xc3\xb5es entre neur\xc3\xb4nios individuais, at\xc3\xa9 modelos de como comportamentos podem surgir de m\xc3\xb3dulos neurais abstratos que representam subsistemas completos. Estes incluem modelos de plasticidade de curto e longo prazo de sistemas neurais e sua rela\xc3\xa7\xc3\xa3o com o aprendizado e a mem\xc3\xb3ria, de um neur\xc3\xb4nio individual at\xc3\xa9 o n\xc3\xadvel de um sistema.'