Entendendo facilmente neurônios artificiais com Excel

(blog.ncsoft.com)

7 pontos por kunggom 2020-01-10 | 2 comentários | Compartilhar no WhatsApp

Kim Hwan-hee, designer de jogos da NCSoft, publicou no blog da NCSoft uma série de 3 posts mostrando como implementar, em uma planilha, neurônios artificiais usados em redes neurais artificiais e como, por meio de aprendizado iterativo, usar esse neurônio para implementar portas NOT, AND e OR. (em coreano) Além disso, no final da série, ele menciona brevemente o “problema do XOR”, uma limitação representativa dos neurônios artificiais (não é possível implementar uma porta XOR com um único neurônio artificial), e comenta de forma sucinta que, para resolver isso, vários neurônios são empilhados em camadas para formar uma rede neural multicamadas, incentivando estudos posteriores.

Como referência, o neurônio artificial usado aqui é basicamente o Perceptron, uma rede neural artificial inicial proposta por Frank Rosenblatt em 1958, com apenas a função de ativação trocada de uma função degrau (Step function) para uma função sigmoide (Sigmoid function). Nesse caso, esse neurônio artificial se torna exatamente igual ao modelo de “regressão logística binária” (Binomial Logistic Regression) da estatística. (veja https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/04/02/logistic/)

[Texto principal]

1ª parte: https://blog.ncsoft.com/?p=39696

2ª parte: https://blog.ncsoft.com/?p=39823

3ª parte: https://blog.ncsoft.com/?p=40075

[Google Sheets]

1ª parte: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

2ª parte: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

3ª parte: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…