O que é uma rede neural e como ela aprende? 
user
Uma rede neural é um modelo computacional inspirado no funcionamento do cérebro humano. Ela é composta por unidades de processamento chamadas de neurônios, que são conectados por pesos sinápticos, que representam a força da conexão entre os neurônios. Uma rede neural pode ter várias camadas, sendo a primeira a camada de entrada, que recebe os dados, a última a camada de saída, que produz as respostas, e as intermediárias as camadas ocultas, que realizam as transformações não-lineares dos dados.
Uma rede neural aprende por meio de um processo chamado de retropropagação, que consiste em ajustar os pesos sinápticos de forma a minimizar o erro entre as respostas produzidas pela rede e as respostas desejadas. O erro é calculado por uma função de custo, que mede a diferença entre as duas respostas. O ajuste dos pesos é feito por um algoritmo de otimização, que usa o gradiente da função de custo para atualizar os pesos na direção oposta ao gradiente, ou seja, na direção que reduz o erro. Esse processo se repete até que o erro seja menor do que um limiar definido, ou até que o desempenho da rede seja satisfatório.

assistant