Conheça os 3 principais tipos de redes neurais

• Jamerson Rodrigues
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Para quem está dando os primeiros passos no uso de redes neurais, é essencial se familiarizar com alguns dos tipos mais fundamentais de arquitetura. 

O campo da aprendizagem profunda pode parecer vasto e complexo, mas compreender os conceitos básicos é o primeiro passo para compreender temas mais avançados no futuro.

Neste artigo, apresentaremos os tipos mais comuns de redes neurais, oferecendo uma visão geral simplificada de como funcionam. Portanto, continue a leitura para explorar essas arquiteturas de redes neurais essenciais.

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Redes Neurais Feedforward

As redes neurais feedforward representam uma das arquiteturas mais simples de redes neurais. Conforme o próprio nome sugere, essas redes direcionam as informações de forma unidirecional, indo da entrada para a saída. 

Em contraste com outros tipos de redes, as redes neurais feedforward não possuem conexões cíclicas entre seus nós, garantindo que as informações fluam apenas em uma direção, da camada de entrada às camadas ocultas e, finalmente, à camada de saída. Dessa forma, não há feedback que possa afetar as entradas.

Processamento Camada por Camada

As redes neurais feedforward operam em camadas sequenciais de neurônios. A camada inicial recebe os dados iniciais e os encaminha para a primeira camada oculta. As camadas ocultas aplicam transformações aos dados e os passam adiante para camadas subsequentes. A camada de saída gera as previsões ou saídas desejadas.

Cada camada consiste em nós interconectados com funções de ativação, determinando a ativação de cada nó com base nas entradas. Exemplos de funções comuns incluem sigmoide, tangente hiperbólica (tanh) e ReLU (Rectified Linear Unit).

Apesar de sua simplicidade, as redes feedforward resolvem problemas complexos quando possuem camadas e nós suficientes.No entanto, em muitos casos, arquiteturas mais avançadas com loops de feedback e outros mecanismos podem superá-las.

Desse modo, o conhecimento das redes neurais feedforward serve como uma sólida base para compreender os princípios fundamentais das redes neurais.

Redes neurais recorrentes: RNN

Os tipos RNNs, ou Redes Neurais Recorrentes, são projetadas especificamente para lidar com dados em formato de sequência, como texto, fala e séries temporais porque elas se destacam por sua habilidade de processar sequências de entrada e manter informações das entradas anteriores, permitindo um comportamento dinâmico ao longo do tempo.

Então, diferente das redes neurais feedforward, as RNNs incorporam loops que garantem a retenção de informações. Elas processam as entradas sequencialmente, considerando tanto a entrada atual quanto as informações passadas. Isso possibilita que as RNNs revelem um comportamento temporal e utilizem informações contextuais.

Uma RNN básica consiste em neurônios que se conectam a si mesmos, criando um estado de memória interno. Esse estado é atualizado após a leitura de cada nova entrada, influenciando a resposta da rede a entradas subsequentes. Isso permite à rede ler sequências de entrada e fazer previsões sobre o próximo elemento lógico na sequência.

Uma variante importante das RNNs é a LSTM (Long Short-Term Memory), capaz de aprender dependências de longo prazo.

Para criar modelos que entendam contextos e sequencialidade de dados em aplicações como processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala ou previsão de séries temporais, as RNNs e suas variantes são arquiteturas altamente eficazes.

Redes neurais convolucionais: CNN

As redes neurais convolucionais, conhecidas como CNNs (Convolutional Neural Networks), é um dos tipos de redes neurais que desempenha um papel fundamental na análise de imagens visuais. Projetadas para identificar automaticamente padrões e características em imagens, as CNNs permitem assim a aprendizagem e extração de uma hierarquia de recursos.

Detecção de padrões

Para desempenhar sua função de detecção de padrões, as CNNs fazem uso de pequenos quadrados de dados de entrada chamados de filtros, pois esses filtros deslizam sobre a imagem, percorrendo-a em busca de características relevantes.

Os filtros são responsáveis por determinar se um padrão está presente em uma localização específica da imagem. Quando identificam esses padrões, extraem os recursos correspondentes. Essa abordagem permite que as CNNs aprendam de forma automática quais filtros devem ser ativados para detectar elementos como bordas, texturas, rostos e outros padrões importantes em imagens.

Aprendendo recursos de imagem

Portanto, os filtros são aplicados a toda a imagem utilizando uma operação de convolução. De fato, isso resulta na criação de um mapa de recursos, que destaca os locais e a intensidade dos padrões identificados na imagem. Em suma, essa operação é repetida diversas vezes, usando filtros projetados para detectar diferentes características.

Então, ao combinar os resultados de múltiplas convoluções com filtros variados, a CNN é capaz de determinar o conteúdo da imagem de maneira eficaz.

Dessa forma, os padrões detectados por cada filtro contribuem para uma representação abrangente da imagem, permitindo que a rede neural identifique com precisão os elementos e características importantes na imagem analisada.

Uma hierarquia de recursos

Em uma CNN, os filtros estão aplicados em várias escalas e camadas, permitindo que a rede aprenda uma hierarquia de recursos. Essa hierarquia começa com a detecção de características simples, mas evolui para a identificação de recursos mais complexos.

O aprendizado desses filtros e mapas de recursos ocorre de forma automática durante o treinamento da CNN, conforme à rede fica exposta a um grande número de exemplos.

Atualmente, são a base por trás de avanços tecnológicos como o reconhecimento facial, veículos autônomos e sistemas de inteligência artificial capazes de diagnosticar doenças.

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Conclusão

Ao explorar os diferentes tipos de redes neurais como as redes feedforward, CNNs e RNNs, estamos adquirindo as ferramentas essenciais para compreender, criar e aprimorar as experiências em outras tecnologias, como no metaverso.

Conforme mergulhamos mais profundamente no metaverso, o conhecimento sobre as redes neurais nos capacita a projetar sistemas mais inteligentes, capazes de entender e se adaptar às necessidades dos usuários, e a colaborar com outras áreas, como visão computacional e processamento de linguagem natural, para criar experiências verdadeiramente imersivas e envolventes.

De fato, o metaverso é um terreno fértil para inovações. Por exemplo: temos o Agrispace, uma plataforma desenvolvida para o agronegócio brasileiro, onde empresas podem realizar diferentes eventos imersivos com total facilidade.

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