Aula 3 Flashcards
O que é um perceptron?
O perceptron se refere a um único neurônio artificial que pode conter várias entradas e uma única saída. As entradas são ponderadas por pesos
sinápticos e somadas para produzir um sinal que será processado por uma função
de ativação (função sinal). O perceptron de camada única utiliza o modelo de neurônio artificial de McCulloch-Pitts
Pra que podemos usar o percerptron?
Um perceptron de camada única pode ser utilizado para classificação de um problema contendo duas classes, desde que as classes sejam linearmente separáveis
O que é algoritmo do
mínimo quadrado médio (Least Mean Square, ou LMS)?
Em suma, o algoritmo LMS consiste em calcular o erro de classificação das amostras de entrada e utilizar uma fração desse erro para ajustar dos pesos. Esse processo acontece até que se atinja um valor de erro global que seja o menor possível (Medeiros, 2018).
O que é taxa de aprendizagem?
Em primeiro lugar, adota-se inicialmente valores aleatórios para os pesos sinápticos. Na primeira alimentação dos valores das amostras à entrada do perceptron, obtém-se o erro de classificação. De forma gradativa, um pequeno
percentual desse erro é propagado de volta ao perceptron. Esse percentual é
denominado taxa de aprendizagem
O que é Adaline?
No estudo do perceptron de camada única, o estudo de outro tipo de neurônio artificial, o adaline (ADAptative LINEar element, que será denotado para fins de simplificação como adaline).Podese identificar uma semelhança significativa com o perceptron, exceto pelo fato de que não há no adaline uma função de ativação: o resultado da junção aditiva é a própria
saída do neurônio. Por isso, o adaline é considerado um neurônio artificial linear,
enquanto o perceptron de camada única é não linear. O adaline foi criado também
por Widrow e Hoff, e da mesma forma o algoritmo LMS pode ser utilizado para a minimização do erro entre as saídas e entradas da rede .
