Introdução à Rede Neural Recursiva: Conceito, Princípio e Implementação

Uma Rede Neural Recursiva é um tipo de rede neural profunda. Portanto, com isso, você pode esperar e obter uma previsão estruturada aplicando o mesmo número de conjuntos de pesos em entradas estruturadas. Com esse tipo de processamento, você obtém uma rede neural profunda típica conhecida como rede neural recursiva . Essas redes são não lineares por natureza.

As redes recursivas são modelos adaptativos capazes de aprender erudição profundamente estruturada. Portanto, você pode dizer que as Redes Neurais Recursivas estão entre as complexas cadeias inerentes. Vamos discutir sua conexão com os conceitos de aprendizado profundo.

Fonte

Conceito de Deep Learning

Fonte

Não se pode negar o fator de que Deep Learning é uma técnica incrível de aprendizado de máquina.

Ensinou até os computadores a se comportarem e responderem naturalmente, semelhante ao que um ser humano deve fazer; os mesmos ensinamentos são hipoteticamente programados em computadores hoje em dia. Portanto, eles sempre têm que seguir um exemplo e aprender com ele. Então, se alguém quiser prever alguma coisa imprevisível, agora é possível através do Deep Learning.

Muitos pesquisadores e até engenheiros estão bastante ocupados com o desenvolvimento da inteligência artificial. Eles estão usando uma combinação de redes não bioneurais junto com inteligência natural para classificar todas as soluções alternativas. Podemos, portanto, dizer que agora o Deep Learning está indo quase além do aprendizado de máquina. Aliás, também junto com suas técnicas de algoritmos, que são tanto supervisionados quanto não supervisionados.

Muitas camadas de unidades de processamento não linear são utilizadas para essas tarefas, como extração de recursos e certas transformações em Deep Learning. Isso se tornou uma revolução nas indústrias atuais porque suas capacidades de demonstração estão muito próximas das capacidades e precisão de nível humano na maioria das tarefas que executa. Portanto, se falamos sobre a tarefa como reconhecimento de padrões, ou se dizemos uma classificação de imagem, não apenas isso, mas também a decodificação de voz ou texto também são possíveis com muitas outras opções com algoritmos de aprendizado profundo.

Deep Learning está entre certas tecnologias-chave hoje em dia que são altamente usadas para controlar comandos de voz em dispositivos móveis, como smartphones, TVs Android, alto-falantes habilitados para comando de voz Alexa e muito mais dispositivos semelhantes. Introduzimos até carros autônomos por meio da tecnologia de aprendizado profundo. Isso permitiu que eles reconhecessem vários processamentos de imagem, como sinais de parada. Também os fez aprender a distinguir até mesmo imagens como um pedestre vindo de um poste distante.

Portanto, DL já fez seu nome em campos como processamento de imagens e classificação de imagens. Ele também reconheceu efetivamente a fala com alta precisão. Portanto, se dissermos que a tecnologia de aprendizado profundo está abrindo caminho para uma taxa de sucesso crucial, não estaremos errados. Ele chamou a atenção de todos os seres vivos com uma boa notação.

Provou incontáveis ​​seu potencial ao alcançar muitos resultados, o que parece ser impossível antes. Aqui, os líderes das comunidades de desenvolvedores de negócios e conhecidos devem se apresentar e obter uma análise completa em seu potencial adicional para trazer à tona a potência do que pode fazer e como a PNL e o aprendizado profundo podem beneficiar os seres humanos em todas as áreas.

Rede Neural Recursiva

Fonte

Em palavras simples, se dissermos que uma rede neural recursiva é uma pessoa da família de uma rede neural profunda, podemos validá-la. Portanto, se o mesmo conjunto de pesos for aplicado recursivamente em uma entrada estruturada, a rede neural recursiva nascerá. Portanto, isso continuará acontecendo para todos os nós, conforme explicado acima. As redes neurais recursivas são feitas de classe arquitetônica, que é principalmente operacional em entradas estruturadas. Os RNNs são particularmente direcionados para gráficos acíclicos.

É uma estrutura de árvore profunda. Para condições como a necessidade de analisar a sentença completa, as redes neurais recursivas são usadas. Tem uma topologia semelhante a árvore. As RNNs permitem a ramificação de conexões e estruturas com hierarquias.

Eles usam principalmente redes neurais recursivas para a previsão de saídas estruturadas. É feito sobre estruturas de entrada de tamanho variável. Além disso, ele percorre uma determinada estrutura que também está em ordem topológica. Eles também fazem isso para previsões escalares. Mas aqui o ponto a ser observado é que a rede neural recursiva simplesmente não responde a entradas estruturadas, mas também funciona em contextos.

Cada série temporal é processada separadamente. Um ponto muito interessante a se ponderar é que a primeira introdução do RNN aconteceu quando surgiu a necessidade de aprender representações de dados distribuídos de várias redes estruturais. Por exemplo, termos lógicos.

Rede Neural Recorrente vs. Redes Neurais Recursivas

Fonte

De acordo com as fontes mencionadas na Wikipedia, a rede neural recorrente é uma rede neural recursiva. Ambas as redes neurais são denotadas pela mesma sigla – RNN. Se as redes neurais são recorrentes por um período de tempo ou dizem que é um tipo de cadeia de rede recursiva, é uma rede neural recorrente. Para generalizar, pertence à rede recursiva.

A imagem acima mostra a rede neural recursiva. Aqui, se você vir, verá que cada um dos nós pais, seus filhos são um nó bastante semelhante ao nó pai. Portanto, fica evidente que a rede neural recorrente é mais semelhante a um tipo de rede hierárquica. Você pode ver claramente que não há conceito de processamento estruturado de entrada e saída aqui. Ele é executado apenas de maneira hierárquica semelhante a uma árvore, onde não há especificações de tempo e dependências associadas.

Portanto, a principal diferença entre a rede neural recursiva e as redes neurais recorrentes claramente não está muito bem definida. Vê-se que a eficiência de qualquer rede neural recursiva é muito melhor em comparação com uma rede feed-forward. As redes neurais recorrentes são criadas em uma estrutura em cadeia. Não há métodos de ramificação, mas as redes neurais recorrentes são criadas na forma de uma estrutura de árvore profunda.

Redes Neurais Recursivas | Princípio definido

Então, para generalizar aqui, as redes recorrentes não diferem das redes neurais recursivas. Mas, na verdade, é uma rede neural recursiva. Há um fato relacionado ao fato de que as redes recursivas são inerentemente complexas e, portanto, não aceitas em uma plataforma mais ampla. Esses RNNs são ainda mais caros em todos os estágios e fases de aprendizado computacional.

Você pode aprender esses modelos computacionais que são muito adequados para problemas de classificação e regressão. Inscreva-se no curso on-line upGrad hoje para saber como ele pode resolver qualquer tarefa de aprendizado supervisionado ou não supervisionado. Inscreva-se hoje! Aprenda com especialistas em PNL e aprendizado de máquina.

Implementação de Rede Neural Recursiva

Usamos uma Rede Neural Recursiva para análise de sentimentos em sentenças. A análise de sentimentos de frases está entre as principais tarefas do NLP (Natural Language Processing), que pode identificar escritores escrevendo tom e sentimentos em qualquer frase específica. Quando um escritor expressa qualquer sentimento, identificam-se rótulos básicos em torno do tom da escrita. Por exemplo, se o significado é uma forma construtiva de escrita ou escolhas de palavras negativas.

Por exemplo, no caso mencionado do conjunto de dados variável, ele expressa todas as emoções em classes distintas.

Fonte

Portanto, se você vir a imagem acima para a análise de sentimento, ela é completamente implementada com a ajuda de algoritmos de redes neurais recursivas. O RNN é uma forma de rede neural recursiva que possui uma estrutura em árvore.

Conclusão

Esperamos que este artigo tenha esclarecido alguns conceitos básicos de aprendizado profundo e algoritmos de rede neural recursiva. O conhecimento de algoritmos de aprendizado de máquina e seu tipo pode ajudar qualquer pessoa a entender quanto potencial ele tem para uma revolução futura.

Ao aprender algoritmos de linguagem de máquina, você pode ter uma ideia do processamento computacional em conjuntos de dados, sua qualidade, apesar de sua natureza e tamanhos. Ao adquirir esses aprendizados, pode-se extrair informações mais relevantes e úteis de um conjunto de dados usado como um recurso útil. Então, vá em frente. Aprenda um algoritmo de linguagem de máquina nesta temporada. Não se preocupe; garantimos que não complicará seu conhecimento básico sobre codificação ou termos lógicos, mas o ajudará a aprimorar todas as especificações de NPL.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre aprendizado de máquina, confira o PG Diploma in Machine Learning & AI do IIIT-B e upGrad, projetado para profissionais que trabalham e oferece mais de 450 horas de treinamento rigoroso, mais de 30 estudos de caso e atribuições, IIIT- B Status de ex-aluno, mais de 5 projetos práticos práticos e assistência de trabalho com as principais empresas.