Nn50.dll. As redes neurais artificiais são paradigmas computacionais que implementam modelos simplificados de suas contrapartes biológicas, redes neurais biológicas. Redes neurais biológicas são a assembla local
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As redes neurais artificiais são paradigmas computacionais que implementam modelos simplificados de suas contrapartes biológicas, redes neurais biológicas. As redes neurais biológicas são as assembléias locais dos neurônios e suas conexões dendritas que formam o cérebro. A implementação de redes neurais para cálculos de cérebro, como reconhecimento de padrões, tomada de decisões, controle de moça e muitos outros é possível pelo advento de computadores em grande escala no final dos anos 1950. Computadores convencionais confiam em programas que resolvem um problema usando uma série pré-determinada de etapas, chamadas algoritmos. Esses programas são controlados por uma única unidade central de processamento central e armazenam informações em locais específicos na memória. As redes neurais artificiais usam representações e transformações altamente distribuídas que operam em paralelo, distribuíram o controle através de muitos neurônios altamente interconectados, e armazenam suas informações em conexões de força variáveis chamadas sinapses - assim como um cérebro humano. Para treinar uma rede neural, você deve ter um conjunto de dados contendo parâmetros de amostra que correspondam aos resultados. Os dados usados para treinamento são geralmente obtidos usando dados históricos nos quais os resultados são conhecidos. Você também pode treinar uma rede neural criando problemas de amostra e respostas. Quando o processo de treinamento estiver concluído, a rede neural será capaz de prever respostas quando novas entradas forem processadas.

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