{"id":1329,"date":"2020-08-05T19:02:57","date_gmt":"2020-08-05T22:02:57","guid":{"rendered":"https:\/\/foxiot.siteup.dev\/?p=1329"},"modified":"2023-05-03T18:16:18","modified_gmt":"2023-05-03T21:16:18","slug":"introducao-a-redes-neurais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/foxiot.siteup.dev\/en\/introducao-a-redes-neurais\/","title":{"rendered":"Introdu\u00e7\u00e3o a Redes Neurais"},"content":{"rendered":"

Introdu\u00e7\u00e3o<\/span><\/h2>\n
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A Intelig\u00eancia Artificial vem revolucionando a ind\u00fastria nos \u00faltimos anos e resolvendo problemas, que antes eram onerosos em tempo e dinheiro, de maneira muito mais eficaz. Problemas de vis\u00e3o computacional, processamento de linguagem natural e diversas outras aplica\u00e7\u00f5es s\u00f3 s\u00e3o poss\u00edveis gra\u00e7as aos avan\u00e7os em Aprendizagem Profunda.<\/span><\/p>\n

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As Redes Neurais Artificiais (RNA) s\u00e3o um dos principais pilares dessa tecnologia. Inspiradas no c\u00e9rebro humano, as RNA levam esse nome pois tem conex\u00f5es e motiva\u00e7\u00f5es biol\u00f3gicas. Assim como no c\u00e9rebro humano, onde unidade mais b\u00e1sica de processamento \u00e9 o neur\u00f4nio, as RNA possuem um elemento que processa impulsos, ou entradas, e que tamb\u00e9m \u00e9 chamado de neur\u00f4nio ou n\u00f3.<\/span><\/p>\n

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Neur\u00f4nio Biol\u00f3gico vs Neur\u00f4nio Artificial. Fonte: <\/em>Keras Tutorial: Deep Learning in Python<\/em><\/span><\/p>\n

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Ambas estruturas compartilham o mesmo funcionamento para a transfer\u00eancia de informa\u00e7\u00f5es: recebem uma entrada (impulso) que \u00e9 carregada atrav\u00e9s do n\u00f3 (corpo da c\u00e9lula) e ativam um certa sa\u00edda (terminais ax\u00f4nicos). De mesma forma como nos neur\u00f4nios biol\u00f3gicos, esse impulso nervoso que ativa o neur\u00f4nios \u00e9 reproduzida nas RNA atrav\u00e9s de fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

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Logo, esse elemento b\u00e1sico das redes neurais podem ser representado pela seguinte figura, retirada do curso Neural Networks and Deep Learning:<\/span><\/p>\n

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Onde, atrav\u00e9s do exemplo da necessidade de prever o pre\u00e7o de casas baseado no seu tamanho, podemos tra\u00e7ar um fun\u00e7\u00e3o que consiga representar esse problema. Nesse exemplo, uma fun\u00e7\u00e3o ReLU encaixa perfeitamente nos dados. Ent\u00e3o, a m\u00ednima representa\u00e7\u00e3o de um neur\u00f4nio seria colocarmos na entrada a \u00e1rea de uma casa e, baseado na fun\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica colocada \u201cdentro\u201d do neur\u00f4nio, podemos estimar um pre\u00e7o para essa resid\u00eancia.<\/span><\/p>\n

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Dessa forma, treinamos cada neur\u00f4nio para ser ativado quando um certo padr\u00e3o aparece. Assim, o agrupamento de diversos neur\u00f4nios em s\u00e9rie e em paralelo, permite as Redes Neurais a aprender a reconhecer padr\u00f5es em imagens, textos, \u00e1udios e nas mais diversas formas de dados.<\/span><\/p>\n

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Nesse artigo, ser\u00e1 apresentado os principais componentes das Redes Neurais Artificiais, algumas das principais arquiteturas, as fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00f5es mais comuns.<\/span><\/p>\n

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Redes Neurais Artificiais<\/span><\/h2>\n
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Apesar das Redes Neurais terem algumas semelhan\u00e7as com os neur\u00f4nios do c\u00e9rebro humano, essas s\u00e3o infinitamente mais simples do que seu correspondente biol\u00f3gico. Essas arquiteturas s\u00e3o compostas por blocos matem\u00e1ticos que podem ser explicados utilizando \u00e1lgebra e c\u00e1lculo, muito diferentemente das diversas partes do c\u00e9rebro que ainda n\u00e3o conseguimos entender.<\/span><\/p>\n

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Os principais componentes das RNA s\u00e3o: a camada de entrada, as camadas ocultas e as camadas de sa\u00edda. Essas camadas s\u00e3o ligadas atrav\u00e9s de conex\u00f5es que t\u00eam pesos, esses definem o qu\u00e3o importante aquela conex\u00e3o \u00e9 para a rede. Al\u00e9m disso, como vimos anteriormente, na sa\u00edda de cada neur\u00f4nio existe um fun\u00e7\u00e3o de ativa\u00e7\u00e3o que definir\u00e1 se o neur\u00f4nio ir\u00e1 ativar ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n

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Blocos de uma Rede Neural Artificial<\/span><\/h2>\n
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Arquitetura de uma Rede Neural Gen\u00e9rica de 3 Camadas. Fonte: <\/em>Stanford CS231n<\/em><\/span><\/p>\n

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Camada de Entrada<\/span><\/h2>\n
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Um bloco de neur\u00f4nios pode ser chamado de camada. Mas perceba que apesar de os neur\u00f4nios se interligarem entre camadas, eles n\u00e3o tem conex\u00f5es dentro da mesma camada. Como mostra a figura acima, a primeira camada de uma Rede Neural \u00e9 a camada de entrada. Esta tem apenas a fun\u00e7\u00e3o de passar as entradas do sistema para a pr\u00f3xima camada e n\u00e3o realiza nenhuma fun\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

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Camadas Ocultas<\/span><\/h2>\n
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Essa camada \u00e9 respons\u00e1vel por uma das principais fun\u00e7\u00f5es das redes neurais: processar os dados e envi\u00e1-los para a camada seguinte. O valor de cada neur\u00f4nio \u00e9 encontrado multiplicando o pesos W pela entrada X e somando um vi\u00e9s b. Esse valor ent\u00e3o passa por uma fun\u00e7\u00e3o de ativa\u00e7\u00e3o e \u00e9 enviada a pr\u00f3xima camada, como mostra a Fig. 2.<\/span><\/p>\n

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Opera\u00e7\u00f5es Matem\u00e1ticas dentro do Neur\u00f4nio. Fonte: Fonte: <\/em>Stanford CS231n<\/em> Modificada.<\/em><\/span><\/p>\n

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Assim, se isolarmos o primeiro neur\u00f4nio da primeira camada oculta, o valor de sa\u00edda do neur\u00f4nio ser\u00e1 igual a z1. Onde s1<\/em> \u00e9 a entrada do neur\u00f4nio, onde multiplicamos os pesos pelas entradas e somamos um vi\u00e9s b. Ap\u00f3s essa opera\u00e7\u00e3o, \u00e9 aplicada ent\u00e3o uma fun\u00e7\u00e3o de transfer\u00eancia g<\/em> sobre o s1.<\/em><\/span><\/p>\n

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\u00c9 importante notar que X<\/em> e W<\/em> na primeira equa\u00e7\u00e3o s\u00e3o matrizes nesse caso, e representam todas as entradas e todos os pesos, respectivamente.<\/span><\/p>\n

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Chamamos essa camada de \u201cCamada Oculta\u201d pois durante o treinamento de redes neurais temos as entradas que s\u00e3o conhecidas e as sa\u00eddas que s\u00e3o esperadas. Mas n\u00e3o vemos quais os valores dentro dos neur\u00f4nios dessa camada. Esse bloco pode conter diversas camadas ocultas, e quanto mais camadas mais \u201cprofunda\u201d \u00e9 a rede neural, e mais padr\u00f5es ela consegue aprender.<\/span><\/p>\n

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Camadas de Sa\u00edda<\/span><\/h2>\n
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A camada de sa\u00edda \u00e9 a respons\u00e1vel por mostrar os resultados obtidos atrav\u00e9s dos c\u00e1lculos feitos nas camadas ocultas. Normalmente \u00e9 utilizada uma fun\u00e7\u00e3o de ativa\u00e7\u00e3o, assim como a dos neur\u00f4nios das camadas anteriores, para simplificar o resultado.<\/span><\/p>\n

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Pesos e Vi\u00e9s<\/span><\/h2>\n
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Os pesos s\u00e3o respons\u00e1veis por definir o qu\u00e3o importante aquela conex\u00e3o \u00e9 para a rede neural. Como existem diversas conex\u00f5es dentro das RNA, \u00e9 dessa forma que essa arquitetura entende quais padr\u00f5es ela deve aprender e quais ela deve ignorar. Al\u00e9m disso, comumente \u00e9 utilizado um valor chamado de vi\u00e9s junto aos pesos e as entradas. Esse valor ajuda a fazer um ajuste fino na rede neural. Dessa forma, se tivermos um neur\u00f4nio i em uma camada e um neur\u00f4nio j na camada seguinte, teremos um liga\u00e7\u00e3o com o peso Wij e um vi\u00e9s bij.<\/span><\/p>\n

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Fun\u00e7\u00f5es de Ativa\u00e7\u00e3o<\/span><\/h2>\n
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Tamb\u00e9m chamada de fun\u00e7\u00e3o de transfer\u00eancia, \u00e9 o \u00faltimo processamento matem\u00e1tico que acontece antes da informa\u00e7\u00e3o sair do neur\u00f4nio. Esta equa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica define se o neur\u00f4nio ser\u00e1 ativado ou n\u00e3o, podendo ser pode ser uma fun\u00e7\u00e3o degrau, uma fun\u00e7\u00e3o linear ou uma fun\u00e7\u00e3o n\u00e3o linear.<\/span><\/p>\n

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A fun\u00e7\u00e3o de ativa\u00e7\u00e3o mais simples seria a utiliza\u00e7\u00e3o de um degrau unit\u00e1rio. Onde o neur\u00f4nio iria ativar somente caso a entrada fosse superior a um threshold,<\/em> e o sinal de entrada seria totalmente reproduzido na sa\u00edda do n\u00f3.<\/span><\/p>\n

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Esta pode retornar valores de 0 e 1, utilizado em problemas de classifica\u00e7\u00e3o, ou entre 0 e 1, utilizado em problemas que estamos mais interessados em saber a probabilidade de certa entrada fazer parte de certa classe.<\/span><\/p>\n

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Principais Tipos de Redes Neurais Artificiais<\/span><\/h2>\n
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Existem dois tipos principais de Redes Neurais: Redes Neurais Feedforward e Redes Neurais Recorrentes.<\/span><\/p>\n

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