Rede neural artificial: diferenças entre revisões
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== Aplicações ==
Reconhecimento Automático de Alvos; Reconhecimento de Caracteres; Robótica; Diagnóstico Médico; Sensoriamento Remoto; Processamento de Voz; Biometria; Análise de dados (''Data Mining'')
Aplicações em reconhecimento de padrões; Análise de disfluência 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 Informática Médica, Faculdade de Medicina da USP; Predição da Doença de Alzheimer - Junto ao Departamento de Informática Médica, Faculdade de Medicina da USP; Reconhecimento de câncer – Câncer de mamas PPEP e Disciplina e Informática Médica, Faculdade de Medicina da USP; Análise do Planejamento Urbano da Cidade de São Paulo; Aplicações em Tomada de Decisão em Engenharia de Produção.
== Histórico ==
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O exemplo mais antigo de redes neurais são as redes ''perceptron'', com uma camada de ''nós de saída'', conectados às entradas por conjuntos de pesos. Essa [[Topologia de rede|topologia]] pode ser considerada a forma mais simples de rede em avanço. A soma do produtos dos pesos pelas entradas é calculada por cada ''nó de saída'' e, se o valor calculado ultrapassar um certo limiar (geralmente 0), o neurônio dispara e ajusta a saída para o valor 1; se o valor calculado é menor que o limiar, a saída é ajustada para o valor -1. Neurônios com esse comportamento são chamados de neurônios de McCulloch-Pitts ou neurônios com limiar. Ao mesmo tempo, um [[Aprendizado de máquina|algoritmo de aprendizado]] calcula a diferença entre a saída calculada e os dados de entrada e usa o valor da diferença para ajustar os pesos da rede.
Um exemplo mais contemporâneo de redes neurais são a família de Células Neurais Artificiais Paraconsistentes - CNAP’s: CNAPba, CNAPcls, CNAPclse, CNAPp, CNAPco, CNAPd, CNAPap, CNAPa, CNAPm.
=== Paraconsistente Básica ===
{{Artigo principal|Paraconsistente Básica}}
Célula Neural Artificial Paraconsistente Básica - CNAPba : temos três saídas (outputs) possíveis: F-Falso V-Verdadeiro I-Indefinido.
=== Paraconsistente de Conexão Lógica Simples===
{{Artigo principal|Paraconsistente Conexão Lógica Simples}}
Célula Neural Artificial Paraconsistente de Conexão Lógica Simples - CNAPcls : esta Célula tem a função de fazer a análise lógica dos sinais através da maximização e da minimização.
=== Paraconsistente de Conexão Lógica Seletiva ===
{{Artigo principal|Paraconsistente Conexão Lógica Seletiva}}
Célula Neural Artificial Paraconsistente de Conexão Lógica Seletiva - CNAPclse: esta célula tem duas entradas e duas saídas distintas. A função desta Célula é fazer a análise lógica dos sinais utilizando conectivos lógicos como o de maximização e o de minimização e, simultaneamente, ir selecionando quais das duas saída deve ficar ativa.
=== Paraconsistente de Passagem ===
{{Artigo principal|Paraconsistente Passagem}}
Célula Neural Artificial Paraconsistente de Passagem – CNAPp : esta célula tem a função de direcionar o fluxo de informações para determinada região da rede.
=== Paraconsistente de Complementação===
{{Artigo principal|Paraconsistente Complementação}}
Célula Neural Artificial Paraconsistente de Complementação – CNAPco : esta célula tem a função de fazer a complementação do valor em relação à unidade a qualquer sinal aplicado na sua entrada.
=== Paraconsistente de Decisão ===
{{Artigo principal|Paraconsistente Decisão}}
Célula Neural Artificial Paraconsistente de decisão – CNAPd : esta célula tem a função de fazer a análise paraconsistente e determinar uma decisão baseada nos resultados da análise. A decisão vem na forma de três estados lógicos: Verdadeiro, Falso ou Indefinido.
=== Paraconsistente de Aprendizagem Básica===
{{Artigo principal|Paraconsistente Aprendizagem Básica}}
Célula Neural Artificial Paraconsistente de aprendizagem – CNAPap : Uma CNAPap constrói-se a partir de uma Célula Neural Artificial Paraconsistente Básica – CNAPba. Sua função é dupla: ela serve como partes de unidades de memórias ou como sensores de padrões em camadas primárias. Uma CNAPap é uma Célula Neural Artificial Paraconsistente de conexão analítica CNAPca com sua saída interligada à entrada do grau de evidência contrária. Em um processo de treinamento, inicialmente, considera-se uma CNAPca sem os fatores de tolerância e que não sofreu nenhum processo de aprendizagem.
=== Paraconsistente de Aprendizagem ===
{{Artigo principal|Paraconsistente Aprendizagem}}
Célula Neural Artificial Paraconsistente de aprendizagem – CNAPa: esta Célula tem a função de aprender e desaprender padrões que sejam aplicados repetitivamente na sua entrada.
=== Paraconsistente de Memorização===
{{Artigo principal|Paraconsistente Memorização}}
Célula Neural Artificial Paraconsistente de memorização – CNAPm : esta Célula tem a função de guardar os padrões (verdade e falsidade) aprendidos pela célula de aprendizagem num processo de funcionamento de aprendizagem/memorização.
=== Perceptron com uma camada ===
{{Artigo principal|Perceptron}}
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