MODELAGEM MATEMÁTICA DO
CÉREBRO
![](uma_ann.gif)
Exemplo para um Sistema de Aprovação de
Crédito Bancário:
- As entradas (inputs) são números normalizados de
0.1 a 0.9 e podem representar dados do cliente (renda, profissão, valor dos bens de raiz
etc) e da conjuntura (nível inflacionário, crescimento do PIB real etc). Quem define os
dados de entrada relevantes é o profissional da área com experiência. No entanto, ele
pode se enganar, pois a rede pode descobrir (não se sabe como) que algum dado
aparentemente sem importância é fundamental na decisão (e vice-versa). Nas entradas
não há sinapse.
- As unidades ocultas (hidden) são onde se realizam as
associações entre os dados. Seu número é determinado experimentalmente, caso a caso.
Não há regra geral.
- As unidades de saída fornecem os resultados da rede.
São números normalizados entre 0.1 e 0.9 e podem representar o limite de crédito a ser
concedido, o prazo máximo de pagamento etc. Representam as informações de interesse
para o usuário da rede.
- A cada ligação está associado um peso (um número
geralmente entre +1 e -1, que representa a memorização da rede. O valor correto dos
pesos é determinado por um algoritmo de treinamento da rede. Esse treinamento pode
requerer horas para convergir, donde a necessidade de computadores rápidos.
- Nas unidades escondidas e de saída existe uma
sinapse da soma ponderada dos sinais de entrada na unidade.