As Redes Neurais Artificiais (RNAs) podem ser entendidas como modelos computacionais co...

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) podem ser entendidas como modelos computacionais com capacidade de aprender, adaptar, generalizar, agrupar ou organizar dados, além de possuírem certa robustez a ruídos e tolerância a falhas. A estrutura básica operacional das RNAs está baseada em blocos construtivos semelhantes entre si e que realizam o processamento de forma paralela – sua unidade básica é o neurônico artificial (modelo matemático), exemplificado pela figura a seguir:

Onde: e1, e2, e3 e e4 são as informações de entradas do neurônio; w1, w2, w3 e w4 são os pesos aplicados nas entradas (ponderações); Σ é um nó ou ponto de soma; f(.) é a função de ativação, que recebe a soma ponderada das entradas e gera a informação s na saída.

Com base nos diversos campos de estudos que fundamentam os atuais princípios teóricos da Inteligência Artificial, em qual abordagem as RNAs estão baseadas?