Modelo de Rede Neural: Breve Introdução, Glossário e Retropropagação
Publicados: 2020-05-22Se você é um entusiasta da engenharia de software tentando entender como as redes neurais funcionam, você está no lugar certo.
Neste guia, ajudaremos os iniciantes a aprender o significado de redes neurais, obter uma introdução sobre o que é um modelo de rede neural e expandir seus conhecimentos para novas áreas do campo.
Índice
O que é uma rede neural?
Antes de entrar na terminologia computacional, vamos entender a existência de redes neurais em nossa vida cotidiana.
O termo “neural” vem de “neurônio”, que é o termo usado para uma única célula nervosa. Isso mesmo – uma rede neural significa essencialmente uma rede de neurônios que realizam ações simples em nossas vidas diárias.
Reconhecimento de padrões, detecção de objetos e inteligência são um aspecto importante dos problemas que enfrentamos todos os dias. Embora sejam realizadas com tanta facilidade que nem percebemos, a verdade é que essas reações são difíceis de automatizar.
Exemplo:

- Crianças memorizando como é uma maçã
- Um animal reconhecendo sua mãe ou dono
- Percebendo se algo está quente ou frio
Nossas redes neurais realizam esses cálculos complicados.
Os humanos agora foram capazes de construir um sistema de computação que pode funcionar de maneira semelhante ao nosso sistema nervoso. São as chamadas redes neurais artificiais (RNAs).
Embora inicialmente usássemos as RNAs para realizar funções simples, o aumento no poder de computação agora nos permitiu construir uma arquitetura de rede neural bastante poderosa para resolver problemas cada vez mais complicados.
Vamos aprender sobre ANN em profundidade na próxima seção.
Leia: Tutorial de detecção de objetos do TensorFlow para iniciantes
O que é um modelo de rede neural artificial?
Uma rede neural multicamada totalmente conectada contendo uma camada de entrada, camadas ocultas e uma camada de saída é chamada de rede neural artificial ou ANN.
A imagem abaixo representa uma RNA.
Fonte
Se você observar com atenção, notará que cada nó em uma camada está conectado a cada nó na camada próxima a ele.
À medida que você aumenta o número de camadas ocultas, a rede se torna mais profunda.
Vamos ver como é um nó individual na camada de saída ou oculta.
Fonte
Como você pode ver, o nó recebe muitas entradas. Ele soma todos os pesos e os repassa como saída, por meio de uma função de ativação não linear.
Esta saída do nó se torna a entrada do nó na próxima camada.
Uma coisa importante a notar aqui é que o sinal sempre se moverá da esquerda para a direita. Uma vez que todos os nós tenham seguido o procedimento, a saída final será dada.
Veja como é a equação de um nó.
Fonte
Na equação acima, b é viés. É a entrada para todos os nós e sempre carrega o valor 1.
O viés ajuda a mover o resultado da função de ativação para a esquerda ou para a direita.
Glossário de Modelo de Rede Neural Artificial
Vejamos os termos básicos que você deve saber quando se trata de um modelo de rede neural artificial.
Entradas
Os dados alimentados pela primeira vez na rede neural a partir da fonte são chamados de entrada. Seu objetivo é fornecer dados à rede para tomar uma decisão ou previsão sobre as informações alimentadas nela. O modelo de rede neural geralmente aceita conjuntos de valores reais de entradas e deve ser alimentado em um neurônio na camada de entrada.
Conjunto de treinamento
As entradas para as quais você já conhece as saídas corretas são chamadas de conjuntos de treinamento. Eles são usados para ajudar a rede neural a ser treinada e memorizar o resultado para o conjunto de entrada fornecido.

Saídas
Toda rede neural gera uma saída como uma previsão ou decisão sobre os dados alimentados nela. Esta saída está na forma de valores reais definidos ou decisões booleanas. Apenas dos neurônios na camada de saída gera o valor de saída.
Neurônio
Também conhecido como perceptron, um neurônio é a unidade básica de uma rede neural. Ele aceita um valor de entrada e gera uma saída com base nele.
Conforme discutido anteriormente, cada neurônio recebe uma parte da entrada e a passa através da função de ativação não linear para o nó na próxima camada. Essas funções de ativação podem ser TanH, sigmoid ou ReLu. A característica não linear dessas funções ajuda a treinar a rede.
Espaço de peso
Cada neurônio tem um peso numérico. Ao entregar a entrada para outra nota, seu peso é somado com as demais para gerar uma saída. Ao fazer pequenas alterações nesses pesos é como as redes neurais são treinadas. O ajuste fino dos pesos ajuda a determinar o conjunto correto de pesos e vieses que gerariam o melhor resultado. É aí que entra a retropropagação.

O que é retropropagação em um modelo de rede neural?
Uma das maneiras de descobrir com sucesso as pequenas alterações que precisam ser feitas nos pesos para minimizar a perda de toda a rede é a retropropagação.
- Inicialmente, as ativações devem ser propagadas no sentido ascendente ou feedforward.
- Agora, as derivadas da função de custo devem ser propagadas na direção descendente ou reversa.
Dessa forma, você poderá determinar a derivada de custo parcial em relação a cada peso. Você pode então calcular o custo que seria reduzido fazendo os ajustes.
Conclusão
Muitos engenheiros de software não recomendam o modelo de rede neural, pois acham que ele é bastante ineficiente, já que várias iterações são necessárias para chegar à solução mais econômica.
No entanto, vários novos algoritmos, como as redes de cápsula de Hinton, a rede neural de cápsula, exigem muito menos instâncias de ajustes para chegar a um modelo preciso. E assim, certamente a rede neural tem muito escopo no futuro.
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Por que você precisa estudar matemática para inteligência artificial?
Ao contrário do que muitos de nós pensam, a inteligência artificial é altamente dependente da matemática. Todo o conceito de ensinar as máquinas a pensar e agir de forma semelhante aos seres humanos é baseado em conceitos que pertencem a diferentes ramos da matemática, como probabilidade e estatística, para citar alguns. A ciência de dados também vem com seus fundamentos relacionados a vários conceitos matemáticos, desde cálculo, álgebra linear e teoria dos jogos até regressões avançadas, classificações, estatísticas, probabilidade, descida de gradiente e muito mais. Fundamentos sólidos em matemática são essenciais para desenvolver uma compreensão eficaz dos conceitos de IA, o que o ajudará a construir uma carreira de sucesso neste campo.
A rede neural é um algoritmo em aprendizado de máquina?
Redes neurais artificiais ou simplesmente redes neurais, podem ser definidas como um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina projetados para se assemelhar ao cérebro humano e criados para reconhecimento avançado de padrões. As redes neurais são projetadas para identificar padrões numéricos dentro de vetores nos quais todos os dados acumulados são traduzidos. Ao detectar padrões em dados não estruturados ou imprecisos, as redes neurais ajudam a classificar e formar clusters para melhorar o armazenamento e o gerenciamento de dados. Os dados sensoriais que são alimentados às redes neurais são interpretados por meio de uma percepção de máquina que rotula ou agrupa os dados de entrada.
Por que a retropropagação é necessária em redes neurais?
No domínio das redes neurais artificiais, o método backpropagation na verdade se refere à propagação inversa de erros. Esta é uma técnica padronizada usada para treinar redes neurais artificiais e passa por iterações. A retropropagação é usada para ajustar os pesos de uma rede neural artificial, ajudar a minimizar erros e tornar o sistema mais preciso e confiável. Este método funciona rapidamente e também pode ser programado de forma simples. É uma técnica flexível; não precisa de conhecimento prévio sobre a rede neural. Não envolve parâmetros extras, mas apenas sintoniza os números inseridos no sistema.