NN50.DLL 5.0
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Sobre NN50.DLL
Redes Neurais Artificiais são paradigmas computacionais que implementam modelos simplificados de suas contrapartes biológicas, redes neurais biológicas. Redes Neurais Biológicas são os conjuntos locais de neurônios e suas conexões dendrite que formam o cérebro. A implementação de Redes Neurais para computaçãos semelhantes ao cérebro, como reconhecimento de padrões, tomadas de decisões, controle motor e muitos outros é possível pelo advento de computadores de grande escala no final da década de 1950. Computadores convencionais dependem de programas que resolvem um problema usando uma série pré-determinada de etapas, chamadas algoritmos. Esses programas são controlados por uma única e complexa unidade de processamento central e armazenam informações em locais específicos da memória. Redes Neurais Artificiais usam representações e transformações altamente distribuídas que operam em paralelo, têm controle distribuído através de muitos neurônios altamente interconectados e armazenam suas informações em conexões de força variável chamadas sinapses como um cérebro humano. Para treinar uma rede neural, você deve ter um conjunto de dados contendo parâmetros amostrais que correspondam aos resultados. Os dados utilizados para treinamento geralmente são obtidos utilizando dados históricos nos quais os resultados são conhecidos. Você também pode treinar uma rede neural criando problemas de amostra e respostas. Uma vez concluído o processo de treinamento, a rede neural será capaz de prever respostas quando novas entradas forem processadas.