Nesta edição trazemos até vós, caros leitores, uma abordagem ao algoritmo de backpropagation. Este algoritmo foi desenvolvido nos anos 80 por Rumelhant, Hinton e Williams e é um dos algoritmos mais conhecidos das redes neuronais.

De forma a melhor introduzirmos o tema, uma rede neuronal artificial é inspirada no funcionamento nosso próprio sistema funcional enquanto humanos. Ou seja, é uma rede que aprende a cada experiência vivenciada. Um dos constituintes principais do sistema nervoso humano é o neurónio. Esta célula é responsável pela condução dos impulsos nervosos, e comunicam entre si através de sinapses. Por sua vez a sinapse é a região onde dois neurónios entram em contacto entre si, sendo que os impulsos recebidos, por exemplo, pelo neurónio X, são processados passando a informação resultante ao neurónio Y por meio de uma substância neurotransmissora. Sem querer alongar muito este tema biológico, podemos apenas dizer que os neurónios são formados por dendritos (funcionam como terminais de entrada), pelo corpo central (onde ocorre o processamento) e pelos axónios (que por sua vez funcionam como terminais de saída).

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