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== 1.4.4 CONCEITOS BÁSICOS == As RNAs foram desenvolvidas a partir de uma tentativa de reproduzir em computador um modelo que simule a estrutura e funcionamento do cérebro humano. Uma RNA é um sistema que tem capacidade computacional adquirida por meio de aprendizado e generalização (Braga, Carvalho e Ludemir 2000). O aprendizado está relacionado com a capacidade das RNAs de adaptaram seus parâmetros como conseqüência com a interação com o ambiente externo. A generalização, por sua vez, está associada à capacidade destas redes de fornecerem respostas consistentes para dados não apresentados durante a etapa de treinamento. As RNAs caracterizam-se por possuírem elementos de processamento de estrutura bem simples, inspirados no funcionamento do neurônio biológico, com conexões entre estes elementos de processamento. Cada conexão na rede tem um peso associado e este peso representa a intensidade de interação ou acoplamento entre os elementos de processamento e se a sua natureza é excitatória ou inibitória (Haykin 2001). As RNAs utilizam estruturas neurais artificiais, em que o processamento e o armazenamento das informações são realizados de modo paralelo e distribuído, por elementos processadores de complexidade relativamente simples. Estes elementos podem ser dispostos em camadas responsáveis pelas entradas das informações (camada de entrada – correspondendo às variáveis independentes utilizadas no mercado imobiliário), pelo processamento destas informações (camada intermediária) e pela produção de resultados (camada de saída – que corresponde às variáveis dependentes, normalmente valor unitário ou valor total), para posterior generalização. Um modelo neural biológico consiste em uma rede de células, relativamente autônomas, dotadas, individualmente, de capacidade de processamento limitada. As células são ligadas por conexões, cada uma com um peso associado, que corresponde à influência da célula no processamento do sinal de saída. Pesos positivos correspondem a fatores de reforço do sinal de entrada e pesos negativos correspondem a fatores de inibição (Braga, Carvalho e Ludemir 2000). Os modelos geralmente apresentam um conjunto de células de entrada, por onde são passadas as informações para a rede e um conjunto de células de saída, que apresentam os sinais de saída da rede, e um conjunto de células intermediárias. O conjunto composto pelos neurônios possui uma capacidade bastante poderosa no processamento de informações. Conceitualmente, pode-se considerar que as RNAs são modelos matemáticos que se assemelham à estrutura do cérebro humano e possuem capacidade de aprendizagem para posterior generalização .
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