Rede neural artificial
modelo computacional usado em aprendizagem de máquina, baseado em funções hierárquicas conectadas / De Wikipedia, a enciclopédia livre
Em ciência da computação e campos relacionados, redes neurais artificiais (português brasileiro) ou redes neuronais artificiais (português europeu)[1] (RNAs) são modelos computacionais inspirados pelo sistema nervoso central de um animal (em particular o cérebro) que são capazes de realizar o aprendizado de máquina bem como o reconhecimento de padrões. Redes neurais artificiais geralmente são apresentadas como sistemas de "neurônios interconectados, que podem computar valores de entradas", simulando o comportamento de redes neurais biológicas.
Por exemplo, uma rede neural para o reconhecimento de escrita manual é definida por um conjunto de neurônios de entrada que podem ser ativados pelos pixels de uma imagem de entrada. Os dados adquiridos por essa ativação dos neurônios são então repassados, ponderados e transformados por uma função[2] determinada pelo designer da rede, a outros neurônios. Este processo é repetido até que, finalmente, um neurônio de saída é ativado. Isso determina que caractere foi lido.[3]
Assim como outros métodos de aprendizado de máquina, sistemas que aprendem a partir dos dados, redes neurais têm sido usadas para resolver uma grande variedade de tarefas que são difíceis de resolver utilizando programação baseada em regras comuns, incluindo visão computacional e reconhecimento de voz.