A rede neural implementada no código fornecido é um Perceptron de múltiplas camadas, com uma única camada oculta. Especificamente, é um tipo de Perceptron conhecido como Perceptron de Camada Única (Single-Layer Perceptron) com uma camada oculta adicional. Essa arquitetura é comumente referida como uma rede neural feedforward de duas camadas.
Aqui está uma breve descrição da arquitetura:
Camada de Entrada: Esta é a camada que recebe os dados de entrada. Cada nó na camada de entrada representa uma característica ou atributo dos dados de entrada.
Camada Oculta: Esta camada é onde ocorre o processamento intermediário. Cada nó na camada oculta recebe entradas da camada de entrada e calcula uma combinação linear das entradas ponderadas pelos pesos. Em seguida, aplica uma função de ativação não linear para produzir as saídas da camada oculta.
Camada de Saída: Esta camada produz as saídas finais da rede neural. Assim como na camada oculta, cada nó na camada de saída calcula uma combinação linear das entradas ponderadas pelos pesos e aplica uma função de ativação para gerar as saídas finais.
Portanto, essa rede neural em particular é um Perceptron de duas camadas, onde a camada oculta introduz uma etapa intermediária de processamento que pode capturar relações não lineares nos dados, tornando-a mais flexível do que um Perceptron de camada única.
