Rede Nervosa McCulloch-Pitts

A rede neural McCulloch-Pitts é um modelo matemático de rede neural proposto pelo neurofisiologista americano Warren McCulloch e pelo físico Warren Pitts em 1943. Este modelo foi uma das primeiras tentativas de criar inteligência artificial e teve um impacto significativo no desenvolvimento da ciência da computação e da inteligência artificial.

McCulloch e Pitts desenvolveram seu modelo baseado na ideia de que os neurônios no cérebro operam de forma ligada/desligada e podem ser descritos em termos de duas variáveis: potencial de ação e latência. Eles propuseram que o potencial de ação poderia ser representado como uma função da soma de todos os potenciais de entrada, e o atraso poderia ser representado como uma função do atraso de todas as entradas.

Essa ideia formou a base do modelo matemático da rede neural McCulloch-Pitz, que consiste em muitos neurônios conectados entre si por meio de sinapses. Cada neurônio possui diversas entradas, cada uma das quais recebe um sinal de outro neurônio. Os sinais são transmitidos pela rede por meio de sinapses, que possuem pesos diferentes que determinam a força das conexões entre os neurônios.

O modelo McCulloch-Pitt é a base para muitas redes neurais modernas e é usado para resolver problemas de aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e outras áreas. Também tem aplicações práticas na medicina, por exemplo, para diagnosticar doenças ou prever resultados de tratamentos.

Rede neural McCulloch-Pitts McCulloch e Pptts propuseram um modelo de neurônio, que é a base para o desenvolvimento de redes neurais artificiais. Esta rede consiste em várias camadas de redes neurais, cada uma contendo vários neurônios. Cada neurônio na entrada recebe N sinais diferentes (podem ser entendidos como um sinal “intermediário”), e na saída gera Y valores diferentes - sinais para a próxima camada de neurônios. Os neurônios da primeira camada recebem sinais de entrada, que são pixels de imagem ou entradas processadas pela rede. Os dados de entrada são inseridos por meio de neurônios de projeção. Eles fornecem um sinal de entrada para a entrada do neurônio. Opera um mecanismo de sinal para gerar outro valor usado na próxima etapa. Este processo é repetido até que o resultado atinja a precisão necessária. Existem redes de comunicação neural de duas camadas e multicamadas. Uma única camada pode conter de duas a várias centenas de links, o que teoricamente implica na capacidade de processar milhões de dados.