Redes neurais são uma forma básica de sistema de aprendizagem que são comuns em experimentos de inteligência artificial e projetos. Sistemas de redes neurais primeiros começaram a ser disponibilizados no final de 1980 , como sistemas de software simples e sistemas híbridos que corriam em hardware especializado. História

Os conceitos iniciais de redes neurais e computação neural desenvolvido durante a década de 1940 . Na década de 1950 , uma rede de duas camadas simples provou o conceito básico . no entanto, algumas restrições - como a incapacidade de resolver problemas XOR , uma função básica em computação digital - . interesse limitado na tecnologia até o final de 1970 e início de 1980
Natural Simulação de Sistemas < br >

Uma rede neural simula as atividades dos sistemas neurais biológicos. Se o sistema está funcionando em um computador ou um sistema de hardware e software projetado para a aprendizagem baseada em software , a idéia básica é criar um sistema de computador que imita o funcionamento natural de um cérebro . Ao contrário dos sistemas lineares, onde uma entrada é posta em prática e uma saída previsível é o resultado de cálculos , as redes neurais são projetados para criar algoritmos de previsão baseadas em conhecidas boas entradas e saídas e , portanto, são capazes de aprender com a experiência anterior.

Making Sense of Chaos

Neural redes de trabalho , mantendo o controle de entradas conhecidas boas . Por exemplo, redes neurais destinados a prever a direção do mercado de ações pode ter eventos históricos inseridos como entradas e consequente aumento ou queda no mercado entrou como resultados. Ao entrar milhares de eventos históricos e os resultados do mercado de ações , uma rede neural pode começar a tentar prever subidas e quedas baseado em dados atuais. Como a rede reúne mais dados , ele pode aprender a fazer previsões mais precisas sobre o mercado.
Vantagens

redes neurais podem desenvolver algoritmos baseados em insumos e resultados conhecidos , e pode , eventualmente, aprender a prever os eventos com um elevado grau de certeza . Como as redes neurais são sistemas paralelos , se uma parte do sistema falhar, outras partes continuam a funcionar normalmente. Porque uma rede neural é um sistema de aprendizagem natural , uma vez criado, ele geralmente não requer programação .

Desvantagens

Uma desvantagem de uma rede neural é que ele precisa de tempo para trem. A rede só vai ser tão bom quanto os dados iniciais e dados de treinamento corrigidos. Se a rede neural é dado dados incorretos e disse os dados estão corretos , ele vai aplicar esses dados inválidos para decisões e previsões futuras. Redes neurais baseadas em software executado em arquiteturas diferentes do que a maioria dos computadores comuns. Portanto, a menos que um sistema de hardware e software dedicado é utilizado , sistemas de tradução complexos são necessários para converter dados neurais para um formato utilizável por sistemas de computação comuns.