Artificial Neuron

O modelo de neurônio artificial

Inspirado no neurônio biológico, em 1943, Warren Sturgis McCulloch e Walter Harry Pitts Jr. propuseram o neurônio artificial, que é ilustrado abaixo:

Neurônio artificial

Neurônio artificial

Análogo ao cérebro biológico, possui terminações sinápticas, um somatório que associa-se ao núcleo, e unidade de saída lembrando o papel dos dentritos. Nesse modelo, os sinais de entrada $x_1$, $x_2$, …, $x_n$ são análogos aos impulsos elétricos do meio externo. As ponderações exercidas pelas terminações sinápticas do modelo biológico, são representadas no neurônio artificial pelos pesos sinápticos $v_1$, $v_2$, …, $v_n$.

Assim como no neurônio biológico, a relevância da informação processada é dada pela multiplicação de $x_i$ por $v_i$. Assim a saída artificial do neurônio é a soma ponderada de suas entradas. O neurônio artificial é composto por sete elementos básicos:

  1. $\{x_1, x_2, ..., x_n\}$ — sinais de entrada
  2. $\{v_1, v_2, ..., v_n\}$ — pesos sinápticos
  3. $\sum$ — combinação linear
  4. $b$ — limiar de ativação
  5. $y_{in}$ — potencial de ativação
  6. $f$ — função de ativação
  7. $y$ — sinal de saída