Minicurso sobre Redes Neurais Artificiais

Descobrindo o Perceptron, o Adaline e o Perceptron Multicamadas

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Perceptron

A1: Introdução ao funcionamento do Perceptron

Implementação do Neurônio de McCulloch-Pitts e caracterização do Perceptron como classificador linear que pode ter seus pesos sinápticos treinados e ajustados automaticamente por um algoritmo de treinamento.


A2: O treinamento do Perceptron

Apresentação da regra de treinamento a qual realiza os ajustes dos pesos sinápticos do Perceptron e de seus critérios de convergência.


A3: Os fundamentos matemáticos do funcionamento do Perceptron

Consolidação da notação matemática que será utilizada no decorrer deste minicurso.


A4: Implementando o Perceptron em Python

Implementação e execução dos exemplos apresentados neste texto, e de outros, em linguagem de programação Python e visualização do treinamento efetuado pelo Perceptron por meio de gráficos interativos.


A5: Sistemas Lineares e o Perceptron

Neste vídeo é realizada uma pequena revisão sobre sistemas lineares para que se possa explorar os sistemas lineares sobredeterminados


Caderno Jupyter Notebook

Percetron - A3.ipynb


Capítulo 2


Próximo Capítulo: Adaline


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