Discussão do artigo "Rede neural na prática: O primeiro neurônio"
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Novo artigo Rede neural na prática: O primeiro neurônio foi publicado:
Neste artigo começamos a de fato criar algo que muitos ficam admirados em ver funcionando. Um simples e singelo neurônio que conseguiremos programar com muito pouco código em MQL5.O neurônio funcionou perfeitamente nos testes que fiz. Bem, vamos voltar um pouco, nesta mesma série sobre redes neurais, para que você possa entender do que estou falando.
Se você estudar com calma aqueles artigos anteriores, irá notar que foi preciso criar um certo malabarismo matemático. Isto para que o melhor valor possível fosse definido tanto para a constante <a> que é o coeficiente angular, como para a constante <b> que é o ponto de intersecção. Tais manobras, permitiam que a equação de reta mais adequada fosse encontrada. Sendo mostradas duas forma de fazer isto. Uma via cálculos de derivadas e outro via cálculos matriciais.
No entanto, para o que precisamos fazer aqui, deste momento em diante. Tais cálculos não nos serão de utilidade. Visto que precisamos modelar uma outra forma de encontrar as constantes, da equação de reta. No artigo anterior, mostrei como poderíamos fazer para encontrar a constante que representa o coeficiente angular. Espero que você tenha se divertido, e brincado bastante com aquele código. Pois agora vamos fazer algo um pouco mais complicado. Porém, apesar de ser só um pouco mais complicado, irá de fato abrir as portas para um monte de outras coisas. Literalmente, este talvez venha a ser o artigo mais interessante que você verá nesta série sobre redes neurais. Já que depois dele, tudo será muito mais simples e prático.
Autor: Daniel Jose