A maneira como os neurônios artificiais podem ser agrupados é uma importante característica que defina o tipo de arquitetura das Redes Neurais Artificiais (RNA). Estes agrupamentos são baseados na maneira como os neurônios são conectados no cérebro humano, de forma que as informações possam ser processadas de forma dinâmica ou interativa. Biologicamente, as redes neurais são organizadas e construídas de forma tridimensional por componentes microscópicos. Há uma forte restrição no número de camadas que a rede pode conter, limitando consideravelmente o tipo e o escopo da implementação da mesma no computador.

Uma rede neural pode ter uma ou várias camadas. As redes que possuem uma única camada são as redes que possuem um nó entre uma entrada e uma saída da rede. Esse tipo de rede é indicado para a solução de problemas linearmente separáveis. Já as rede multicamadas possuem uma ou mais camada entre as camadas de entrada e saída. Essas camadas são chamadas de camadas escondidas (hidden, intermediárias ou ocultas.

Redes Neurais Artificiais de Multicamadas

A topologia das Redes Neurais Artificiais depende da forma como os Neurônios se conectam para formar uma "Rede" de neurônios. A topologia pode ser de redes diretas (Feedforward) ou de redes recorrentes (Feedback).

Na topologia de redes diretas, o grafo não tem ciclos e é frequentemente comum representar estas redes em camadas. Neste caso são chamadas redes de camadas. Na camada de entrada os neurônios recebem sinais de excitação e na camada de saída são enviados o resultado do processamento a RNA.

Nas Redes Neurais Recorrentes com Realimentação o grafo de conectividade contém pelo menos um ciclo. Por esta razão McCulloch chamou-as de networks with cycles, ou redes com ciclos. Duas destas redes tem particular importância: (i) as redes propostas por Hopfield e (ii) as redes bi-direcionais.

Redes Neurais Recorrentes

A topologia de Rede Neural mais popular atualmente é a Rede Direta com Neurônios Estáticos (Feedforward), Multi Layer Perceptron e com algoritmo de treinamento Back Propagation.

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