Tutorial de rede neural: guia passo a passo para iniciantes

No campo do aprendizado de máquina, existem muitos conceitos interessantes. Aqui, neste tutorial de rede neural, discutiremos um dos conceitos fundamentais das redes neurais. Este artigo irá ajudá-lo a entender o funcionamento dessas redes, explicando a teoria por trás das mesmas.

Depois de terminar este tutorial de rede neural artificial, você descobrirá:

• O que é uma rede neural?
• Como funciona uma rede neural?
• Quais são os tipos de redes neurais?

O que são Redes Neurais?

Uma rede neural é um sistema projetado para agir como um cérebro humano. É bastante simples, mas prevalente em nosso dia-a-dia.

Uma definição complexa seria que uma rede neural é um modelo computacional que possui uma arquitetura de rede. Essa arquitetura é composta de neurônios artificiais. Esta estrutura possui parâmetros específicos através dos quais se pode modificá-la para realizar determinadas tarefas.

Eles têm extensas propriedades de aproximação. Isso significa que eles podem aproximar uma função a qualquer nível de precisão, independentemente de sua dimensão. As redes neurais encontram aplicações extensas em áreas onde os computadores tradicionais não se saem muito bem. Da Siri ao Google Maps, as redes neurais estão presentes em todos os lugares onde a Inteligência Artificial é usada.

Eles são uma parte vital das operações de inteligência artificial. As redes neurais se inspiram no cérebro humano e, portanto, sua estrutura também é semelhante a uma.

Como funciona uma rede neural?

Uma rede neural tem muitas camadas. Cada camada desempenha uma função específica, e quanto mais complexa for a rede, mais camadas serão. É por isso que uma rede neural também é chamada de perceptron multicamada.

A forma mais pura de uma rede neural tem três camadas:

1. A camada de entrada
2. A camada oculta
3. A camada de saída

Como os nomes sugerem, cada uma dessas camadas tem um propósito específico. Essas camadas são compostas de nós. Pode haver várias camadas ocultas em uma rede neural de acordo com os requisitos. A camada de entrada capta os sinais de entrada e os transfere para a próxima camada. Ele reúne os dados do mundo exterior.

A camada oculta executa todas as tarefas de cálculo de back-end. Uma rede pode até ter zero camadas ocultas. No entanto, uma rede neural tem pelo menos uma camada oculta. A camada de saída transmite o resultado final do cálculo da camada oculta.

Como outros aplicativos de aprendizado de máquina, você também terá que treinar uma rede neural com alguns dados de treinamento, antes de fornecer um problema específico. Mas antes de nos aprofundarmos em como uma rede neural resolve um problema, você deve saber primeiro sobre o funcionamento das camadas perceptron:

Como funcionam as camadas de Perceptron?

Uma rede neural é composta de muitas camadas perceptron; é por isso que tem o nome de 'perceptron multicamadas'. Essas camadas também são chamadas de camadas ocultas de camadas densas. Eles são compostos de muitos nêutrons perceptron. Eles são a unidade primária que trabalha em conjunto para formar uma camada perceptron. Esses neurônios recebem informações no conjunto de entradas. Você combina essas entradas numéricas com uma polarização e um grupo de pesos, que então produz uma única saída.

Para computação, cada neurônio considera pesos e viés. Em seguida, a função de combinação usa o peso e a polarização para fornecer uma saída (entrada modificada). Funciona através da seguinte equação:

combinação = viés + pesos * entradas

Depois disso, a função de ativação produz a saída com a seguinte equação:

saída = ativação (combinação)

Essa função determina que tipo de função a rede neural desempenha. Eles formam as camadas da rede. A seguir estão as funções de ativação predominantes:

A função linear

Nesta função a saída é apenas a combinação do neurônio:

ativação = combinação

A função tangente hiperbólica

É a função de ativação mais popular entre as redes neurais. É uma função sigmóide, e está entre -1 e +1:

ativação = tanh(combinação)

A Função Logística

A função logística é bastante semelhante à função tangente hiperbólica porque também é um tipo de função sigmóide. No entanto, é diferente porque está entre 0 e 1:

ativação = 1 1 + e -combinação

A Função da Unidade Linear Retificada

Assim como a função tangente hiperbólica, a função unidade linear retificada também é predominante. Outro nome para a função de unidade linear retificada é ReLU. ReLU é igual à combinação quando é igual ou maior que zero, e é negativo se a combinação for menor que (negativo) zero.

Então, como funciona exatamente uma rede neural?

Agora que você sabe o que está por trás de uma rede neural e como ela funciona, podemos nos concentrar no funcionamento de uma rede neural.

Veja como funciona:

1. A informação é alimentada na camada de entrada que a transfere para a camada oculta
2. As interconexões entre as duas camadas atribuem pesos a cada entrada aleatoriamente
3. Um viés adicionado a cada entrada depois que os pesos são multiplicados com eles individualmente
4. A soma ponderada é transferida para a função de ativação
5. A função de ativação determina quais nós devem ser acionados para extração de recursos
6. O modelo aplica uma função de aplicativo à camada de saída para entregar a saída
7. Os pesos são ajustados e a saída é retropropagada para minimizar o erro

O modelo usa uma função de custo para reduzir a taxa de erro. Você terá que alterar os pesos com diferentes modelos de treinamento.

1. O modelo compara a saída com o resultado original
2. Ele repete o processo para melhorar a precisão

O modelo ajusta os pesos em cada iteração para aumentar a precisão da saída.

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Tipos de Redes Neurais

1) Rede Neural Recorrente (RNN)

Nesta rede, a saída de uma camada é salva e transferida de volta para a entrada. Dessa forma, os nós de uma determinada camada lembram algumas informações sobre as etapas anteriores. A combinação da camada de entrada é o produto da soma de pesos e características. O processo de rede neural recorrente começa nas camadas ocultas.

Aqui, cada nó lembra algumas das informações de sua etapa antecedente. O modelo retém algumas informações de cada iteração, que podem ser usadas posteriormente. O sistema auto-aprende quando seu resultado está errado. Em seguida, ele usa essa informação para aumentar a precisão de sua previsão na retropropagação. A aplicação mais popular do RNN está na tecnologia de conversão de texto em fala.

2) Rede Neural Convolucional (CNN)

Esta rede consiste em uma ou várias camadas convolucionais. A camada convolucional presente nesta rede aplica uma função convolucional na entrada antes de transferi-la para a próxima camada. Devido a isso, a rede tem menos parâmetros, mas se torna mais profunda. As CNNs são amplamente utilizadas no processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagens.

3) Rede Neural de Função de Base Radial (RBFNN)

Esta rede neural usa uma função de base radial. Esta função considera a distância de um ponto ao centro. Essas redes consistem em duas camadas. A camada oculta combina os recursos com a função de base radial e transfere a saída para a próxima camada.

A próxima camada executa o mesmo enquanto usa a saída da camada anterior. As redes neurais de função de base radial são usadas em sistemas de energia.

4) Rede Neural Avançada (FNN)

Esta é a forma mais pura de uma rede neural artificial. Nessa rede, os dados se movem em uma direção, ou seja, da camada de entrada para a camada de saída. Nesta rede, a camada de saída recebe a soma dos produtos das entradas e seus pesos. Não há retropropagação nesta rede neural. Essas redes podem ter muitas ou nenhuma camada oculta. Estes são mais fáceis de manter e encontrar aplicação no reconhecimento facial.

5) Rede Neural Modular

Esta rede possui várias redes que funcionam de forma independente. Todos eles realizam tarefas específicas, mas não interagem entre si durante o processo de computação.

Dessa forma, uma rede neural modular pode realizar uma tarefa altamente complexa com eficiência muito maior. Essas redes são mais difíceis de manter em comparação com redes mais simples (como FNN), mas também fornecem resultados mais rápidos para tarefas complexas.

Saiba mais sobre redes neurais

É isso em nosso tutorial de rede neural. Você deve ter visto a variedade de tarefas que essas redes podem realizar. Eles são usados ​​em quase todas as tecnologias que usamos diariamente. Se você quiser saber mais sobre redes neurais, confira nosso catálogo de cursos sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina.

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