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REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Marcio Brumatti Departamento de Engenharia Elétrica - Universidade Federal do Espírito Santo Cx. Postal 01-9011 - Vitória - ES - 29060-970 – BRASIL [e-mail] Resumo – Este artigo procura dar ao leitor noções introdutórias sobre o que são e como funcionam as redes neurais artificiais e como pode ser simulada a plasticidade neuronal. Além de outras aplicações desse novo paradigma, mostra um exemplo de uma rede neural artificial que é capaz de reconhecer automaticamente a voz. I – INTRODUÇÃO As técnicas inteligentes fazem uso dos conceitos, princípios e mecanismos fundamentais dos sistemas naturais, procurando capturar, tanto na teoria como na prática, os algoritmos encontrados na natureza. As Redes Neurais Artificiais são dispositivos não-lineares, inspirados na funcionalidade dos neurônios biológicos, aplicados no reconhecimento de padrões, na otimização e na previsão de sistemas complexos. A habilidade em formar mapeamentos não-lineares torna as redes neurais prósperas nessas aplicações. Redes neurais são compostas por diversas unidades computacionais paralelas, interconectadas parcial ou totalmente. Cada uma dessas unidades, chamadas de neurônios artificiais, efetua um certo número de operações simples e transmite seus resultados aos neurônios vizinhos com as quais possui conexão[1]. Através de um processo de treinamento, as redes neurais passam a ser capazes de responder a estímulos de entrada. Conforme o aprendizado, a rede se torna capaz de reconhecer padrões classificando então as entradas, ou seja, quando uma entrada é aplicada à rede, esta fornece uma resposta de saída indicando a classe a qual a entrada pertence. Numa outra forma de

aprendizado a rede aprende sobre o relacionamento que há entre pares entrada-saída, assim quando uma entrada for aplicada à rede, esta responde com a saída correspondente àquela entrada. A habilidade de manipular dados imprecisos faz com que as redes neurais sejam extremamente