4. Redes Neurais Artificiais Redes Neurais Artificiais
4.1 Redes Redes Neurais Neurais
4.1
Redes Redes NeuraisNeurais
As Redes Neurais
As Redes Neurais Artificiais (RNA) foram desenvolvidas tendo como inspiração o funcionamentoArtificiais (RNA) foram desenvolvidas tendo como inspiração o funcionamento o cérebro humano, ou seja, a forma como processamos informações, uma vez que os computadores, o cérebro humano, ou seja, a forma como processamos informações, uma vez que os computadores, tradiciona
tradicionalmente, processam informações de lmente, processam informações de uma maneira uma maneira bem diferente.bem diferente.
O cérebro é um computador altamente complexo, não linear e paralelo, tendo a capacidade O cérebro é um computador altamente complexo, não linear e paralelo, tendo a capacidade de organizar seus constituintes estruturais, conhecidos como neurônios, de forma a realizar certos de organizar seus constituintes estruturais, conhecidos como neurônios, de forma a realizar certos processamen
processamentos, sendo capaz de tos, sendo capaz de aprender e de aprender e de generalizargeneralizar 1 1..
Os neurônios são as principais células do sistema nervoso, sendo constituído por três partes: Os neurônios são as principais células do sistema nervoso, sendo constituído por três partes: Dendritos, Corpo Celular e Axônio,
Dendritos, Corpo Celular e Axônio, como podemos ver na imagem abaixocomo podemos ver na imagem abaixo22. . A maioria dos neurôniosA maioria dos neurônios possuem seu axônio envo
possuem seu axônio envolto em bainha lto em bainha de mielina, que auxiliam na de mielina, que auxiliam na condução do impulso nervoso.condução do impulso nervoso. A comunicação entre os neurônios é feita por Sinapse, que é a passagem de um impulso elétrico A comunicação entre os neurônios é feita por Sinapse, que é a passagem de um impulso elétrico gerado por um neurônio para outro.
gerado por um neurônio para outro. Essa passagem é feita pelos terminais do axônio para os dendritosEssa passagem é feita pelos terminais do axônio para os dendritos de outro
de outro neurônio.neurônio.
O neurônio em repouso tem uma diferença de potencial, ou seja, ele é carregado negativamente O neurônio em repouso tem uma diferença de potencial, ou seja, ele é carregado negativamente do lado interno e positivamente do lado externo. O impulso elétrico do neurônio é realizado pela do lado interno e positivamente do lado externo. O impulso elétrico do neurônio é realizado pela saída de potássio (K) e a entrada
saída de potássio (K) e a entrada de sódio (Na). de sódio (Na). O sódio entra quando ocorre o estímulo que consegueO sódio entra quando ocorre o estímulo que consegue
11Haykin, S. Redes Neurais - Princípios e prática. 2 ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.Haykin, S. Redes Neurais - Princípios e prática. 2 ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.
22https://giorgiafiorio.org/wp-content/uploads/2018/04/Neuron-Anatomy-neuron-anatomy-and-phttps://giorgiafiorio.org/wp-content/uploads/2018/04/Neuron-Anatomy-neuron-anatomy-and-p hysiology-Nerve-cehysiology-Nerve-ce
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Figura 4.1:
Figura 4.1: RepresentaçãRepresentação esquemática de um neurônioo esquemática de um neurônio
Figura 4.2:
Figura 4.2: Representação esquemáRepresentação esquemática do processo de tica do processo de despolarizadespolarização de ção de um neurônioum neurônio
superar o limiar de ativação, ocorrendo a abertura dos canais de sódio do neurônio e a saída do superar o limiar de ativação, ocorrendo a abertura dos canais de sódio do neurônio e a saída do potássio
potássio, esse , esse processo chamado de despolarização, como podemos ver na imagem processo chamado de despolarização, como podemos ver na imagem abaixoabaixo33..
Assim sendo, gera o impulso elétrico que será
Assim sendo, gera o impulso elétrico que será propagado por todo o neurônio, seguindo o sentidopropagado por todo o neurônio, seguindo o sentido do Dendrito
do Dendrito → → Corpo Celular Corpo Celular → → Axônio. Axônio.
Logo após a passagem do impulso, ocorre a repolarização, onde o sódio volta para a região Logo após a passagem do impulso, ocorre a repolarização, onde o sódio volta para a região externa e o potássio regressa para o
externa e o potássio regressa para o interior do neurônio, assim o neurônio volta ao estado de repouso.interior do neurônio, assim o neurônio volta ao estado de repouso. O impulso elétrico gerado vai se
O impulso elétrico gerado vai se propagando para vários outros neurônios, podendo ativpropagando para vários outros neurônios, podendo ativar regiõesar regiões específicas do cérebro responsáveis por funções motoras e/ou cognitivas.
específicas do cérebro responsáveis por funções motoras e/ou cognitivas. De forma análoga podemosDe forma análoga podemos construir modelos artificiais que utilizam essa arquitetura para assim
construir modelos artificiais que utilizam essa arquitetura para assim auxiliar na resolução de diversosauxiliar na resolução de diversos problemas complexos. A seguir vamos abordar com maior profundidade ao modelo Perceptron e o problemas complexos. A seguir vamos abordar com maior profundidade ao modelo Perceptron e o Perceptron de Multi Camadas (MLP)
Perceptron de Multi Camadas (MLP)
44..2 2 PPeerrcceeppttrroon n 4433
Figura 4.3: Representação esquemática de um neurônio artificial comparado com um neurônio Figura 4.3: Representação esquemática de um neurônio artificial comparado com um neurônio biológico
biológico
4.2
4.2
Perceptron Perceptron
Como visto anteriormente, o Perceptron é uma Rede Neural tendo uma ou múltiplas unidades de Como visto anteriormente, o Perceptron é uma Rede Neural tendo uma ou múltiplas unidades de entrada e uma
entrada e uma unidade de saída, sem unidade de saída, sem camadas ocultas, sendo um classificador linear.camadas ocultas, sendo um classificador linear.
Podemos ver abaixo a uma comparação entre um neurônio artificial e um neurônio biológico Podemos ver abaixo a uma comparação entre um neurônio artificial e um neurônio biológico
44, assim podemos compreender melhor a analogia entre o processamento do cérebro humano e o, assim podemos compreender melhor a analogia entre o processamento do cérebro humano e o
processamen
processamento to artificial.artificial.
Na figura que compara o neurônio biológico com o artificial podemos ver as entradas
Na figura que compara o neurônio biológico com o artificial podemos ver as entradas x x11 , , x x22 , , x x33 e e
os respectivos pesos
os respectivos pesos w w11 , , w w22 , , w w33, lembrando que os valores dos pesos são atribuídos no treinamento., lembrando que os valores dos pesos são atribuídos no treinamento.
O somatório é uma combinação linear dos valores de entrada ponderada pelos pesos. O resultado O somatório é uma combinação linear dos valores de entrada ponderada pelos pesos. O resultado dessa função é avaliado por uma função de "ativação"(como a função sign já vista) e temos a divisão dessa função é avaliado por uma função de "ativação"(como a função sign já vista) e temos a divisão dos valores em duas classes distintas como output.
dos valores em duas classes distintas como output.
Figura 4.4:
Figura 4.4: Duas classes dividDuas classes divididas de forma não linearidas de forma não linear
Figura 4.5: Representação esquemática de uma Rede Neural de
Figura 4.5: Representação esquemática de uma Rede Neural de Múltiplas CamadasMúltiplas Camadas