Os 7 tipos de redes neurais artificiais que os engenheiros de ML precisam conhecer

Redes Neurais são redes usadas em Machine Learning que funcionam de forma semelhante ao sistema nervoso humano. Ele foi projetado para funcionar como o cérebro humano, onde muitas coisas estão conectadas de várias maneiras. As Redes Neurais Artificiais encontram amplas aplicações em áreas onde os computadores tradicionais não se saem muito bem. Existem muitos tipos de redes neurais artificiais usadas para o modelo computacional.

O conjunto de parâmetros e operações da matemática determina o tipo de rede neural a ser utilizada para obter o resultado. Aqui vamos discutir alguns dos tipos críticos de Redes Neurais em Machine Learning:

As 7 principais redes neurais artificiais em aprendizado de máquina

1. Redes Neurais Modulares

Nesse tipo de rede neural, muitas redes independentes contribuem coletivamente para os resultados. Existem muitas subtarefas executadas e construídas por cada uma dessas redes neurais. Isso fornece um conjunto de entradas que são únicas quando comparadas com outras redes neurais. Não há troca de sinal ou interação entre essas redes neurais para realizar qualquer tarefa.

A complexidade de um problema é facilmente reduzida ao resolver problemas por essas redes modulares, porque elas decompõem completamente o processo computacional considerável em pequenos componentes. A velocidade de computação também melhora quando o número de conexões é dividido e reduz a necessidade de interação das redes neurais entre si.

O tempo total de processamento também dependerá do envolvimento dos neurônios no cálculo dos resultados e de quantos neurônios estão envolvidos no processo. As Redes Neurais Modulares (MNNs) são uma das áreas de Inteligência Artificial que mais cresce.

2. Rede Neural Feedforward – Neurônio Artificial

A informação na rede neural viaja em uma direção e é a forma mais pura de uma Rede Neural Artificial. Esse tipo de rede neural pode ter camadas ocultas e os dados entram pelos nós de entrada e saem pelos nós de saída. A função de ativação de classificação é usada nesta rede neural. Não há retropropagação e apenas a onda propagada pela frente é permitida.

Existem muitas aplicações de redes neurais Feedforward, como reconhecimento de fala e visão computacional. É mais fácil manter esses tipos de Redes Neurais e também possui excelente capacidade de resposta a dados ruidosos.

Obtenha o curso de inteligência artificial online das melhores universidades do mundo. Ganhe Masters, Executive PGP ou Advanced Certificate Programs para acelerar sua carreira.

3. Função de base radial Rede Neural

Existem duas camadas nas funções do RBF. Estes são usados ​​para considerar a distância de um centro em relação ao ponto. Na primeira camada, as feições da camada interna são unidas com a Função de Base Radial. Na próxima etapa, a saída dessa camada é considerada para calcular a mesma saída na próxima iteração. Uma das aplicações da função Radial Basis pode ser vista em Sistemas de Restauração de Energia. É necessário restaurar a energia da forma mais confiável e rápida possível após um apagão.

4. Rede Neural Auto-Organizável Kohonen

Nesta rede neural, os vetores são inseridos em um mapa discreto de uma dimensão arbitrária. Os dados de treinamento de uma organização são criados treinando o mapa. Pode haver uma ou duas dimensões no mapa. O peso dos neurônios pode mudar dependendo do valor.

A localização do neurônio não mudará durante o treinamento do mapa e permanecerá constante. O vetor de entrada e o peso pequeno são dados a cada valor de neurônio na primeira fase do processo de auto-organização. Um neurônio vencedor é um neurônio que está mais próximo do ponto. Outros neurônios também começarão a se mover em direção ao ponto junto com o neurônio vencedor na segunda fase.

O neurônio vencedor terá a menor distância, e a distância euclidiana é usada para calcular a distância entre os neurônios e o ponto. Cada neurônio representa cada tipo de cluster, e o agrupamento de todos os pontos acontecerá através das iterações.

Uma das principais aplicações da Rede Neural Kohonen é reconhecer os padrões de dados. Também é usado na análise médica para classificar doenças com maior precisão. Os dados são agrupados em diferentes categorias depois de analisar as tendências nos dados.

5. Rede Neural Recorrente (RNN)

O princípio da Rede Neural Recorrente é realimentar a saída de uma camada de volta para a entrada novamente. Este princípio ajuda a prever o resultado da camada. No processo de Computação, cada neurônio atuará como uma célula de memória. O neurônio reterá algumas informações à medida que avança para a próxima etapa de tempo.

É chamado de processo de rede neural recorrente. Os dados a serem usados ​​posteriormente serão lembrados e o trabalho para a próxima etapa continuará no processo. A previsão melhorará com a correção de erros. Na correção de erros, algumas alterações são feitas para criar a saída de previsão correta. A taxa de aprendizado é a taxa de quão rápido a rede pode fazer a previsão correta a partir da previsão errada.

Há muita aplicação de Redes Neurais Recorrentes, e uma delas é o modelo de conversão de texto em fala. A rede neural recorrente foi projetada para aprendizado supervisionado sem qualquer exigência de sinal de ensino.

6. Rede Neural Convolucional

Nesse tipo de rede neural, os vieses e pesos apreensíveis são dados aos neurônios inicialmente. Processamento de imagens e processamento de sinais são algumas de suas aplicações no campo da visão computacional. Ele assumiu o OpenCV.

As imagens são lembradas em partes para ajudar a rede nas operações de computação. As fotos são reconhecidas tomando os recursos de entrada em lote. No processo de computação, a imagem é convertida em escala de cinza da escala HSI ou RGB. A classificação das imagens é feita em várias categorias após a imagem ser transformada. As bordas são detectadas descobrindo a alteração do valor do pixel.

A técnica de classificação de imagens e processamento de sinais é utilizada no ConvNet. Para classificação de imagens, as Redes Neurais Convolucionais têm um nível muito alto de precisão. Essa também é a razão pela qual as redes neurais convolucionais estão dominando as técnicas de visão computacional. A previsão de rendimento e crescimento no futuro de uma área de terra são outras aplicações de redes neurais convolucionais em recursos climáticos e agrícolas.

7. Memória de longo/curto prazo

Schmidhuber e Hochreiter em 1997 construíram uma rede neural que é chamada de redes de memória de longo prazo (LSTMs). Seu principal objetivo é lembrar as coisas por um longo tempo em uma célula de memória que é explicitamente definida. Os valores anteriores são armazenados na célula de memória, a menos que seja instruído a esquecer os valores por “forget gate”.

Novas coisas são adicionadas através da “porta de entrada” à célula de memória e são passadas para o próximo estado oculto da célula ao longo dos vetores que são decididos pela “porta de saída”. Composição de música primitiva, escrita como Shakespeare ou aprendizado de sequências complexas são algumas das aplicações dos LSTMs.

Conclusão

Esses são os diferentes tipos de redes neurais que são usadas para alimentar a Inteligência Artificial e o aprendizado de máquina. Esperamos que este artigo tenha esclarecido algumas redes neurais e os tipos que estão sendo usados ​​para ML.

Se você tem paixão e quer aprender mais sobre inteligência artificial, pode fazer o Diploma PG do IIIT-B & upGrad em Machine Learning e Deep Learning , que oferece mais de 400 horas de aprendizado, sessões práticas, assistência no trabalho e muito mais.