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Rede neural artificial (RNA) é uma representação do neurônio biológico feita através de modelos matemáticos. Sua arquitetura é muito flexível, tendo muitas aplicações em diversas áreas.  O foco desta pesquisa foi analisar a capacidade de uma RNA representar os dados referentes a um teste de toxicidade de um Extrato, realizado no microcrustáceo Artemia sp. Para isso, foram testadas diferentes arquiteturas de redes neurais, nas quais foram modificados o número de neurônios na camada oculta e número de camadas ocultas, sendo o algoritmo de aprendizagem utilizado o Backpropagation. Estas redes foram alimentadas com a concentração de Extrato em log como entrada e a média de mortalidade em probit como saída. A partir da observação do erro quadrático médio foi escolhida a melhor rede neural para representar a toxicidade.

Toxicidade; Deep Learning; Backpropagation