Redes Neurais e Seu Funcionamento

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Universidade de Ribeirão Preto - SP
Redes Neurais e seu 
funcionamento
Felipe Miranda de Barros Lima; Jordana Carolina de Paiva; Anderson Afonso Cardoso 
 
 Nome do Professor: Naiá Sadi Câmara 
 
 Universidade de Ribeirão Preto - SP
Resumo.Redes Neurais é uma tecnologia muito utilizada hoje em dia (visto que 
aprendem sozinhas), com diversas aplicações relacionadas a ajudar as pessoas a 
resolver problemas complexos em diversas situações na vida real, como por exemplo: 
Diagnósticos médicos; Identificação de compostos químicos; Predições financeiras de 
ações de mercado, moeda, opções, futuros, falência e classificação de títulos; Previsão 
de carga elétrica e demanda de energia; entre outros. Baseado na importância que 
Redes Neurais tem hoje em dia, esse artigo visa mostrar como essa tecnologia funciona 
e também mostrar como funciona o auto-aprendizado dessa tecnologia. 
1.Introdução 
 Para entender como Redes Neurais funcionam primeiro temos que entender 
como o sistema nervoso funciona, já que a tecnologia foi criada para se parecer como 
um. 
 O sistema nervoso é formado por um conjunto extremamente complexo de 
células, os neurônios. Eles têm um papel essencial na determinação do funcionamento e 
comportamento do corpo humano e do raciocínio. Os neurônios são formados pelos 
dendritos, que são um conjunto de terminais de entrada, pelo corpo central, e pelos 
axônios que são longos terminais de saída. 
 Os neurônios se comunicam através de sinapses ( região onde dois neurônios 
entram em contato e através da qual os impulsos nervosos são transmitidos entre eles) 
que a partir dessa comunicação são processados os impulsos/informações. 
 Redes Neurais funcionam de uma maneira muito parecida com esse sistema. 
Uma rede Neural é composta por várias unidades de processamento, que são 
comparadas aos neurônios. Essas unidades, são formadas por dois ou mais dispositivos 
de entrada (Responsáveis por receber um sinal), um corpo de processadores 
(responsável por um sistema de feedback que modifica sua própria programação 
dependendo dos dados de entrada e saída) e uma saída binária, ou seja apresentam 
uma resposta "Sim" ou “Não" , dependendo do resultado do processamento. E a partir 
da junção dessas unidades de processamento é formado um sistema.
Palavras-Chave: Redes Neurais, Tecnologia.
2.Como funciona o sistema 
 O sistema é tipicamente composto de camadas, sendo dividido geralmente em: 
• Camada de Entrada: onde os padrões são apresentados à rede; 
• Camadas Intermediárias ou Escondidas: onde é feita a maior parte do 
processamento, através das conexões ponderadas; podem ser consideradas como 
extratoras de características; 
• Camada de Saída: onde o resultado final é concluído e apresentado. 
 Ele funciona a partir do recebimento de dados/sinais do ambiente, que são 
multiplicados por números, ou pesos, que indicam a sua influência na saída da unidade. 
 É feita a soma ponderada dos sinais que produz um nível de atividade e depois 
se este nível de atividade exceder um certo limite (threshold) a unidade produz uma 
determinada resposta de saída. 
 A maioria dos modelos de redes neurais possui alguma regra de treinamento, 
onde os pesos de suas conexões são ajustados de acordo com os padrões 
apresentados. Em outras palavras, elas aprendem através de exemplos. 
3.Esquemas ilustrando uma rede neural
 Essa imagem representa o Esquema de unidade McCullock - Pitts, que mostra 
um exemplo mais matemático de uma rede neural. Nele temos os dados de entrada Xp, 
os pesos Wp, o símbolo de somatória, a função f(a), com o objetivo de processar os 
dados, e o resultado y. 
 Suponha que temos os dados apresentados neste esquema, dados de entrada 
X1 e X2 , os pesos W1 e W2 e exista um limitador(t); com sinais assumindo valores 
booleanos (0 ou 1, “Não” ou "Sim") e pesos valores reais. A partir dessa suposição , o 
nível de atividade é dado por: a = w1X1 + w2X2. E a saída é dada por: y = 1, se a >= t 
ou y = 0, se a < t. 


 Nessa imagem pode-se perceber como uma rede neural funciona de uma forma 
mais simples. Podemos ver a camada de entrada, com dois sinais de entrada, as 
conexões emaranhadas até as camadas ocultas/ intermediárias e a camada de saída , 
mostrando o sinal de saída .
4.Como funciona o aprendizado 
 Diferentemente dos circuitos computacionais, não existe uma programação pré-
definida para as unidades de processamento, ao invés disso elas possuem um sistema 
de Feedback que modifica a sua programação. Cada informação que for processada 
gerará um peso, dependendo do resultado. Se for acerto, ela ganha pontos, se for um 
erro, perde pontos. Dessa forma a rede testará várias vezes cada informação e a cada 
acerto a rede será reforçada, fazendo com que ela crie um tipo de rotina que segue o 
caminho com mais acertos possíveis, resultando no processo final de aprendizado e na 
execução de tarefas quase sem erros. 
 A grande vantagem que isso possibilita é que, diferente do computador 
tradicional, para executar tarefas, uma rede neural não precisa guardar instruções de 
comando e executá-las de forma lógica. Ao invés disso, a rede aprende o que é preciso 
ser feito e executa a função, fazendo com que uma mesma rede, se ela for capacitada 
com as unidades de processamento necessárias para tal, é capaz de executar várias 
funções diferentes, independente de espaço de memória. 
 Redes neurais podem ser tão complexas que em sistemas mais elaborados, uma 
rede neural consegue aprender qualquer função que uma pessoa possa saber e não há 
limites para a quantidade de informação que ela possa processar.
 
5.Conclusão 
	 Apesar de a tecnologia de Redes Neurais serem capazes de executar tarefas que 
uma pessoa normal consegue e aprender com seus erros através da experiência, ela 
ainda está longe de se equiparar a mente humana, visto que uma grande rede neural 
artificial pode ter centenas ou milhares de unidades de processamento, já o cérebro de 
um mamífero pode ter muitos bilhões de neurônios, ou seja, o cérebro ainda é capaz de 
realizar muito mais conexões do que uma rede neural, por mais avançada que ela seja.
	 Como a ciência sempre tende a avançar, ela nos deixa uma dúvida em relação a 
capacidade que uma máquina poderá atingir. Será que algum dia as máquinas irão 
conseguir chegar na capacidade de conexões do cérebro humano e se chegarem o que 
acontecerá ?
6.Referências 
• https://www.tecmundo.com.br/programacao/2754-o-que-sao-redes-
neurais-.htm#:~:text=Inteligência%20Artificial%20(IA),ou%20comandos%20oferecidos%20pelo
%20usuário. 
• https://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/neural-
networks.html#:~:text=Redes%20neurais%20são%20sistemas%20de,tempo%20–
%20aprender%20e%20melhorar%20continuamente. 
• https://sites.icmc.usp.br/andre/research/neural/
https://www.tecmundo.com.br/programacao/2754-o-que-sao-redes-neurais-.htm#:~:text=Intelig%C3%AAncia%20Artificial%20(IA),ou%20comandos%20oferecidos%20pelo%20usu%C3%A1rio
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