Rede neural recorrente em Python: guia definitivo para iniciantes

Quando você precisa processar sequências – preços diários de ações, medições de sensores, etc. – em um programa, você precisa de uma rede neural recorrente (RNN).

As RNNs são uma espécie de Rede Neural onde a saída de uma etapa é transferida como entrada para a nova etapa. Em sistemas neurais convencionais, todas as fontes de dados e saídas são autônomas umas das outras. No entanto, em casos como quando é necessário antecipar a expressão seguinte de uma frase, as palavras anteriores são necessárias e, consequentemente, há a necessidade de relembrar as palavras passadas.

É aqui que o RNN entra em cena. Ele criou uma camada oculta para resolver esses problemas. O elemento fundamental e mais significativo do RNN é o estado oculto, que lembra alguns dados sobre uma sequência.

As RNNs têm gerado resultados precisos em algumas das aplicações mais comuns do mundo real: Devido à sua capacidade de lidar com texto de forma eficaz, as RNNs geralmente são usadas em tarefas de processamento de linguagem natural (NLP).

• Reconhecimento de fala
• Maquina de tradução
• Composição musical
• Reconhecimento de caligrafia
• Aprendizagem de gramática

É por isso que as RNNs ganharam imensa popularidade no espaço de aprendizado profundo.

Agora vamos ver a necessidade de redes neurais recorrentes em Python.

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Qual é a necessidade de RNNs em Python?

Para responder a essa pergunta, primeiro precisamos abordar os problemas associados a uma Rede Neural de Convolução (CNN), também chamada de redes neurais de baunilha.

O grande problema com as CNNs é que elas só funcionam para tamanhos pré-definidos, ou seja, se aceitam entradas de tamanho fixo, também fornecem saídas de tamanho fixo.

Considerando que, com RNNs, esse problema é facilmente resolvido. As RNNs permitem que os desenvolvedores trabalhem com sequências de comprimento variável para entradas e saídas.

Abaixo está uma ilustração de como as RNNs se parecem:

Fonte: Andrej Karpathy

Aqui, a cor vermelha denota entradas, RNNs verdes e saídas azuis.

Vamos entender cada um em detalhes.

Um-para-um : também são chamadas de redes neurais simples ou baunilha. Eles trabalham com tamanho de entrada fixo para tamanho de saída fixo e são independentes das entradas anteriores.

Exemplo : Classificação de imagens.

Um-para-muitos : Enquanto a informação como entrada é de tamanho fixo, a saída é uma sequência de dados.

Exemplo : Legendagem de imagem (a imagem é entrada e a saída é um conjunto de palavras).

Muitos para um : A entrada é uma sequência de informações e a saída é de tamanho fixo.

Exemplo : Análise de sentimento (entrada é um conjunto de palavras e saída informa se o conjunto de palavras reflete um sentimento positivo ou negativo).

Muitos para muitos : A entrada é uma sequência de informações e a saída é uma sequência de dados.

Exemplo : Tradução automática (RNN lê uma frase em inglês e dá uma saída da frase no idioma desejado).

O processamento de sequência com comprimentos variáveis ​​torna as RNNs tão úteis. Veja como:

• Tradução automática : O melhor exemplo disso é o Google Tradutor. Funciona em muitos-para-muitos RNNs. Como você sabe, o texto original é inserido em uma RNN, que produz o texto traduzido.
• Análise de sentimento : Você sabe como o Google separa as avaliações negativas das positivas? É alcançado por um RNN muitos-para-um. Quando o texto é alimentado no RNN, ele fornece a saída, refletindo a classe na qual a entrada se encontra.

Agora vamos ver como as RNNs funcionam.

Como funcionam as RNNs?

É melhor entender o funcionamento de uma rede neural recorrente em Python observando um exemplo.

Vamos supor que haja uma rede mais profunda contendo uma camada de saída, três camadas ocultas e uma camada de entrada.

Assim como acontece com outras redes neurais, também neste caso, cada camada oculta virá com seu próprio conjunto de pesos e vieses.

Para este exemplo, vamos considerar que os pesos e desvios para a camada 1 são (w1, b1), a camada 2 é (w2, b2) e a camada 3 é (w3, b3). Essas três camadas são independentes umas das outras e não lembram dos resultados anteriores.

Agora, aqui está o que o RNN fará:

• Ele converterá as ativações independentes em dependentes, fazendo com que todas as camadas contenham os mesmos pesos e vieses. Isso, por sua vez, reduzirá a complexidade de aumentar os parâmetros e lembrar cada um dos resultados anteriores, fornecendo a saída como entrada para a próxima camada oculta.
• Assim, todas as três camadas serão entrelaçadas em uma única camada recorrente para conter os mesmos pesos e vieses.
• Para calcular o estado atual, você pode usar a seguinte fórmula:

Onde,

= estado atual

= estado anterior

= estado de entrada

• Para aplicar a função de ativação (tanh), use a seguinte fórmula:

Onde,

= peso no neurônio recorrente

= peso no neurônio de entrada

• Para calcular a saída, use a seguinte fórmula:

Onde,

= saída

= peso na camada de saída

Aqui está uma explicação passo a passo de como um RNN pode ser treinado.

1. Ao mesmo tempo, a entrada é fornecida à rede.
2. Agora, você precisa calcular seu estado atual usando o conjunto de entrada atual e o estado anterior.
3. A corrente se tornará para o próximo passo do tempo.
4. Você pode ir quantas etapas de tempo quiser e combinar os dados de todos os estados anteriores.
5. Assim que todas as etapas de tempo forem concluídas, use o estado atual final para calcular a saída final.
6. Compare esta saída com a saída real, ou seja, a saída alvo e o erro entre as duas.
7. Propague o erro de volta para a rede e atualize os pesos para treinar o RNN.

Conclusão

Para concluir, primeiro gostaria de apontar as vantagens de uma Rede Neural Recorrente em Python:

• Um RNN pode lembrar de todas as informações que recebe. Esta é a característica mais utilizada na predição em série, pois pode lembrar as entradas anteriores.
• Em RNN, a mesma função de transição com os mesmos parâmetros pode ser usada em cada passo de tempo.

É fundamental entender que a rede neural recorrente em Python não tem compreensão de linguagem. É adequadamente uma máquina avançada de reconhecimento de padrões. De qualquer forma, ao contrário de métodos como cadeias de Markov ou análise de frequência, o RNN faz previsões dependentes da ordenação dos componentes na sequência.

Basicamente, se você disser que as pessoas são apenas máquinas extraordinárias de reconhecimento de padrões e, dessa maneira, o sistema neural recorrente está apenas agindo como um homem-máquina.

Os usos de RNNs vão muito além da geração de conteúdo para tradução automática, legendagem de imagens e identificação de autoria. Embora as RNNs não possam substituir os humanos, é possível que, com mais informações de treinamento e um modelo maior, um sistema neural tenha a opção de integrar novos e sensatos resumos de patentes.

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