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Saiba o que é uma rede neural, como funciona e quais são os principais tipos de redes neurais usados na inteligência artificial. Veja exemplos de redes neurais rasas, profundas, perceptron, feed-forward e convolutional.
8 de jun. de 2020 · Saiba quais são os principais tipos de redes neurais usados na inteligência artificial, suas características e aplicações. Veja exemplos de redes profundas, convolucionais, recorrentes, LSTM, GRU e outras.
Uma rede neural é um programa de aprendizado de máquina que imita o funcionamento do cérebro humano. Saiba como elas são compostas, como funcionam e quais são os tipos de redes neurais mais comuns.
- O Que São as Redes Neurais?
- Como funcionam as Redes Neurais?
- Qual É A Importância Das Redes Neurais?
- Quais OS principais Exemplos de Uso Das Redes Neurais?
- Tipos de Redes Neurais
- Quando Usar Uma Rede neural?
- Como Funciona O Treinamento de Uma Rede neural?
- Como Uma Rede Neural aprende?
- Quando O Treinamento de Uma Rede Neural Deve Parar?
- Qual A Diferença de Redes Neurais E Inteligência Artificial?
Uma rede neural é um subconjunto de aprendizado de máquina (ou Machine Learning) em que residem os algoritmos e que realizam as tarefas especificadas, como as tarefas específicas da automação industrial, por exemplo. As redes neurais (ou redes neurais artificiais — ANNs) assim são chamadas porque, embora sejam conceitos tecnológicos, sua inspiração...
As redes neurais são formadas por neurônios artificiais, ou seja, módulos de software conhecidos como “nós” que atuam juntos, em uma arquitetura interconectada, para a resolução de problemas, com o auxílio de sistemas de computação.
As redes neurais artificiais nos ajudam a solucionar problemas em diferentes áreas, possibilitando a tomada de decisões mais inteligentes e instruindo os computadores a realizarem tarefas.
Atualmente, as redes neurais têm sido amplamente usadas para a inovação industrial. Mas as redes neurais também oferecem suporte para outras áreas, imitando as tarefas humanas com muita precisão, possibilitando aos computadores o aprendizado contínuo e os instruindo a reconhecer padrões.
Os diferentes tipos de redes neurais são assim classificados de acordo com características, como a forma com que os dados caminham do “nó” de entrada para o “nó” de saída. A seguir, vamos dar destaque a alguns deles para que fique mais claro o quanto esse tipo de tecnologia evoluiu significativamente nos últimos 70 anos:
Com base no que falamos até aqui, deve ter dado para perceber que as redes neurais já estão presentes em todos os setores produtivos da sociedade. Da área de TI, para o cruzamento de dados e medidas de segurança antifraude, às previsões financeiras mais precisas e velozes do mercado; da predição de surtos de doenças à automatização de toda uma cade...
Quando falamos no treinamento de uma rede neural, o objetivo é autoexplicativo: ensiná-la a executar determinada tarefa para que as conexões assimilem o processopor meio da coleta de dados e, posteriormente, do cruzamento de informações para alcançar o resultado desejado. Para tanto, existe um padrão que pode ser avaliado e que tende a ser em comum...
Cada “nó” de uma rede neural tem um comportamento similar ao de um neurônio humano. Quando ativado, a ativação em especial é espalhada para o resto da rede,criando respostas a esse estímulo. Em seguida, as conexões vão viajar entre os neurônios artificiais, transmitindo a informação e processando-as pelo caminho. Diante de um problema complexo, cál...
O treinamento de uma rede neural pode ser concluído quando todas as situações e comportamentos forem aprendidos e assimilados. Mas, ocasionalmente, processos de atualização devem ser aplicados— especialmente, diante da necessidade de ajustes para minimizar a ocorrência de erros.
Não podemos falar de um, sem falar do outro, afinal, uma rede neural é uma forma de Inteligência Artificialque ensina computadores a realizarem o processamento de informações de uma maneira que tenta emular o cérebro humano. Em outras palavras, essa tecnologia visa simular o funcionamento dos nossos neurônios e gerar máquinas inteligentes e que apr...
- Redes Multilayer Perceptrons. O Perceptron, conforme estudamos nos capítulos anteriores, é um algoritmo simples destinado a realizar a classificação binária; isto é, prevê se a entrada pertence a uma determinada categoria de interesse ou não: fraude ou não_fraude, gato ou não_gato.
- Redes Neurais Convolucionais. Em 1998, Yann LeCun e seus colaboradores desenvolveram um reconhecedor, realmente bom, para dígitos manuscritos chamado LeNet.
- Redes Neurais Recorrentes. As redes recorrentes são um poderoso conjunto de algoritmos de redes neurais artificiais especialmente úteis para o processamento de dados sequenciais, como som, dados de séries temporais ou linguagem natural.
- Long Short-Term Memory (LSTM) Em meados dos anos 90, a proposta dos pesquisadores alemães Sepp Hochreiter e Juergen Schmidhuber apresentou uma variação da rede recorrente com as chamadas unidades de Long Short-Term Memory, como uma solução para o problema do vanishing gradient, problema comum em redes neurais recorrentes.
Aprenda o que são redes neurais, seus componentes, tipos e aplicações em IA, processamento de imagens e linguagem natural. Descubra!
Saiba o que são as redes neurais feedforward, recorrentes e convolucionais, e como elas funcionam. Veja exemplos, ilustrações e aplicações de cada tipo de rede neural.
