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Página Inicial > Glossários > M

Modelo Neuronal

Escrito por Redator
Publicado 24 de fevereiro de 2025, às 01:41
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2 min de leitura

Modelo Neuronal

Um modelo neuronal é uma estrutura computacional inspirada no funcionamento do cérebro humano, composta por unidades chamadas neurônios. Esses modelos são fundamentais na área de inteligência artificial, especialmente em aprendizado de máquina e redes neurais. Cada neurônio recebe entradas, processa essas informações e gera uma saída, que pode ser utilizada como entrada para outros neurônios, formando uma rede complexa.

Arquitetura de um Modelo Neuronal

A arquitetura de um modelo neuronal pode variar, mas geralmente é composta por três camadas principais: a camada de entrada, as camadas ocultas e a camada de saída. A camada de entrada recebe os dados brutos, enquanto as camadas ocultas realizam o processamento e a extração de características. A camada de saída fornece o resultado final, que pode ser uma classificação, uma previsão ou outra forma de resposta.

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Funções de Ativação

As funções de ativação são componentes cruciais em modelos neuronais, pois determinam se um neurônio deve ser ativado ou não, com base nas entradas recebidas. Algumas das funções de ativação mais comuns incluem a função sigmoide, a função ReLU (Rectified Linear Unit) e a função tangente hiperbólica. Cada uma dessas funções tem suas próprias características e é escolhida com base nas necessidades específicas do modelo.

Treinamento de Modelos Neuronais

O treinamento de um modelo neuronal envolve a apresentação de um conjunto de dados de treinamento, onde o modelo ajusta seus pesos e biases para minimizar o erro entre as previsões e os resultados reais. Esse processo é frequentemente realizado através de algoritmos de otimização, como o gradiente descendente, que ajusta os parâmetros do modelo iterativamente.

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Aplicações de Modelos Neuronais

Modelos neuronais são amplamente utilizados em diversas aplicações, incluindo reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação e jogos. Sua capacidade de aprender padrões complexos a partir de grandes volumes de dados os torna ferramentas poderosas em várias indústrias, desde saúde até finanças.

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