Redes Neurais

Pessoal encontrei um site muito bom que faz uma abordagem geral sobre redes neurais e peguei uma parte que faz uma analogia sobre redes neurais natural e artificial, o artigo completo pode ser vizualizado aqui

Introdução às Redes Neurais

O cérebro humano é considerado o mais fascinante processador baseado em carbono existente, sendo composto por aproximadamente 10 bilhões neurônios. Todas as funções e movimentos do organismo estão relacionados ao funcionamento destas pequenas células. Os neurônios estão conectados uns aos outros através de sinapses, e juntos formam uma grande rede, chamada REDE NEURAL. As sinapses transmitem estímulos através de diferentes concentrações de Na+ (Sódio) e K+ (Potássio), e o resultado disto pode ser estendido por todo o corpo humano. Esta grande rede proporciona uma fabulosa capacidade de processamento e armazenamento de informação.

O sistema nervoso é formado por um conjunto extremamente complexo de neurônios. Nos neurônios a comunicação é realizada através de impulsos, quando um impulso é recebido, o neurônio o processa, e passado um limite de ação, dispara um segundo impulso que produz uma substância neurotransmissora o qual flui do corpo celular para o axônio (que por sua vez pode ou não estar conectado a um dendrito de outra célula). O neurônio que transmite o pulso pode controlar a freqüência de pulsos aumentando ou diminuindo a polaridade na membrana pós sináptica. Eles tem um papel essencial na determinação do funcionamento, comportamento e do raciocínio do ser humano. Ao contrário das redes neurais artificiais, redes neurais naturais não transmitem sinais negativos, sua ativação é medida pela freqüência com que emite pulsos, freqüência esta de pulsos contínuos e positivos. As redes naturais não são uniformes como as redes artificiais, e apresentam uniformidade apenas em alguns pontos do organismo. Seus pulsos não são síncronos ou assíncronos, devido ao fato de não serem contínuos, o que a difere de redes artificiais.

Os principais componentes dos neurônios são:

* Os dentritos, que tem por função, receber os estímulos transmitidos pelos outros neurônios;
* O corpo de neurônio, também chamado de somma, que é responsável por coletar e combinar informações vindas de outros neurônios;
* E finalmente o axônio, que é constituído de uma fibra tubular que pode alcançar até alguns metros, e é responsável por transmitir os estímulos para outras células.

fig01-Esquema dos constituíntes da célula neural

Introdução às Redes Neurais Artificiais

As redes neurais artificiais consistem em um método de solucionar problemas de inteligência artificial, construíndo um sistema que tenha circuitos que simulem o cérebro humano, inclusive seu comportamento, ou seja, aprendendo, errando e fazendo descobertas. São mais que isso, são técnicas computacionais que apresentam um modelo inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento através da experiência. Uma grande rede neural artificial pode ter centenas ou milhares de unidades de processamento, enquanto que o cérebro de um mamífero pode ter muitos bilhões de neurônios.

Apesar da complexidade da redes neurais não permitir uma única definição, as linhas seguintes seguem como uma tentativa das inúmeras definições ou interpretações do que seja realmente uma rede neural.

Um grafo direcionado é um objeto geométrico que consiste de um conjunto de pontos, chamados nós, ao longo de um conjunto de segmentos de linhas direcionadas entre eles. Uma rede neural é uma estrutura de processamento de informação distribuída paralelamente na forma de um grafo direcionado, com algumas restrições e definições próprias.

Os nós deste grafo são chamados elementos de processamento. Suas arestas são conexões, que funcionam como caminhos de condução instantânea de sinais em uma única direção, de forma que seus elementos de processamento podem receber qualquer número de conexões de entrada. Estas estruturas podem possuir memória local, e também possuir qualquer número de conexões de saída desde que os sinais nestas conexões sejam os mesmos. Portanto, estes elementos tem na verdade uma única conexão de saída, que pode dividir-se em cópias para formar múltiplas conexões, sendo que todos carregam o mesmo sinal.

Então, a única entrada permitida para a função de transferência (que cada elemento de processamento possui) são os valores armazenados na memória local do elemento de processamento e os valores atuais dos sinais de entrada nas conexões recebidas pelo elemento de processamento. Os únicos valores de saída permitidos a partir da função de transferência são valores armazenados na memória local do elemento de processamento, e o sinal de saída do mesmo.

A funcão de transferência pode operar continuamente ou episodicamente. Sendo que no segundo caso, deve existir uma entrada chamada "activate" que causa o ativamento da função de transferência com o sinal de entrada corrente e com valores da memória local, e produzir um sinal de saída atualizado (ocasionalmente alterando valores da memória). E no primeiro caso, os elementos estão sempre ativados, e a entrada "activate" chega através de uma conexão de um elemento de processamento agendado que também é parte da rede.

Sinais de entrada para uma rede neural a partir de fora da rede chegam através de conexões que se originam do mundo externo, saídas da rede para o mundo externo são conexões que deixam a rede.

De forma geral, a operação de uma célula da rede se resume em:

• Sinais são apresentados à entrada;
• Cada sinal é multiplicado por um peso que indica sua influência na saída da unidade;
• É feita a soma ponderada dos sinais que produz um nível de atividade;
• Se este nível excede um limite (threshold) a unidade produz uma saída;

1. O Neurônio Artificial e a Rede Neural
Assim como o sistema nervoso é composto por bilhões de células nervosas, a rede neural artificial também seria formada por unidades que nada mais são que pequenos módulos que simulam o funcionamento de um neurônio. Estes módulos devem funcionar de acordo com os elementos em que foram inspirados, recebendo e retransmitindo informações.

2.O Neurônio Artificial

O fisiologista Warrem MacCulloch interpretou o funcionamento do neurônio biológico como sendo um circuito de entradas binárias combinadas por uma soma ponderada (com pesos) produzindo uma entrada efetiva:

fig06-Modelo de McCulloch e Pitts

No modelo geral de neurônio (fig06) as entradas WiUi são combinadas usando uma função F, para produzir um estado de ativação do neurônio (correspondente à freqüência de descarga do neurônio biológico).As entradas chegam através dos dentritos e tem um peso atribuído pela sinapse.

fig07-Esquema de um neurônio artificial

A funcão básica de um neurônio é somar as entradas e retornar uma saída, caso esse valor seja maior que o valor de soma (threshold).

3. A Rede Neural Artificial (Multilayer Perceptron)

A rede neural artificial é um sistema de neurônios ligados por conexões sinápticas e dividido em neurônios de entrada, que recebem estímulos do meio externo, neurônios internos ou hidden (ocultos) e neurônios de saída, que se comunicam com o exterior. A forma de arranjar perceptrons em camadas é denominado Multilayer Perceptron. O multilayer perceptron foi concebido para resolver problemas mais complexos, os quais não poderiam ser resolvidos pelo modelo de neurônio básico. Um único perceptron ou uma combinação das saídas de alguns perceptrons poderia realizar uma operação XOR, porém, seria incapaz de aprendê-la. Para isto são necessárias mais conexões, os quais só existem em uma rede de perceptrons dispostos em camadas. Os neurônios internos são de suma importância na rede neural pois provou-se que sem estes torna-se impossível a resolução de problemas linearmente não separáveis. Em outras palavras pode-se dizer que uma rede é composta por várias unidades de processamento, cujo funcionamento é bastante simples. Essas unidades, geralmente são conectadas por canais de comunicação que estão associados a determinado peso. As unidades fazem operações apenas sobre seus dados locais, que são entradas recebidas pelas suas conexões. O comportamento inteligente de uma Rede Neural Artificial vem das interações entre as unidades de processamento da rede.

A maioria dos modelos de redes neurais possui alguma regra de treinamento, onde os pesos de suas conexões são ajustados de acordo com os padrões apresentados. Em outras palavras, elas aprendem através de exemplos. Arquiteturas neurais são tipicamente organizadas em camadas, com unidades que podem estar conectadas às unidades da camada posterior.

A rede neural passa por um processo de treinamento a partir dos casos reais conhecidos, adquirindo, a partir daí, a sistemática necessária para executar adequadamente o processo desejado dos dados fornecidos. Sendo assim, a rede neural é capaz de extrair regras básicas a partir de dados reais, diferindo da computação programada, onde é necessário um conjunto de regras rígidas pré-fixadas e algoritmos.

fig08-Organização em camadas.

Usualmente as camadas são classificadas em três grupos:

• Camada de Entrada: onde os padrões são apresentados à rede;
• Camadas Intermediárias ou Ocultas: onde é feita a maior parte do processamento, através das conexões ponderadas; podem ser consideradas como extratoras de características;
• Camada de Saída: onde o resultado final é concluído e apresentado.
  
  Redes neurais são também classificadas de acordo com a arquitetura em que foram implementadas, topologia, características de seus nós, regras de treinamento, e tipos de modelos.