Redes neurais artificiais aplicadas no processo de reconhecimento de sinais de livras: comparativo de uma rede neural percepton com uma de Hopfield - RODRIGUES, Pâmela Serra (177, 2015)
O sonho do ser humano é ter máquinas e sistemas que realizam ações para nós, facilitando o dia-a-dia das pessoas. As redes neurais artificiais são baseadas no cérebro humano, que simulam o seu funcionamento reconhecendo e aprendendo características de como o cérebro é capaz de fazer. A área vem sendo estudada com o intuito de se obter avanços relativos comparado com o aprendizado e capacidade do cérebro humano. Atualmente há mais interesses pela área, sendo eles bastante significativos, para os estudos realizados. Neste trabalho, as redes neurais artificias são aplicadas no reconhecimento de imagens digitais de sinais de Libras através do treinamento da rede de Hopfield e Perceptron de Múltiplas Camadas, por fim serão comparadas analisando a melhor performance entre elas. Para isso, utilizar-se a plataforma MATLAB®, que é específica para o manuseio de vetores, matrizes, facilitando assim a implementação de redes neurais artificiais. Por fim, será classificada a rede que apresentará melhor performance

The dream of man is to have machines and systems that perform actions to us, which makes life easier everyday. Artificial neural networks are based on the human brain, which simulate operation and recognize characteristics of how the brain is capable of learning. The area has been studied for progress against learning and capacity of the human brain. There are currently more concerns about the area, which are very important for studies. In this study, artificial neural networks are applied in the recognition of digital image signals pounds through the formation of the Hopfield network Multilayer Perceptron and finally compare analyze the best performance among them. Therefore, using the MATLAB-platform, which is specific for handling vectors, matrices, thus facilitating the application of artificial neural networks. Finally, a network that present the best performance is classified.
Keywords: Redes neurais; Informação e Comunicação