Introdução
O cérebro humano é um sistema complexo formado por centenas de milhões de neurônios que abre novos mistérios a cada descoberta sobre ele.. E as tentativas de imitar a estrutura e função do cérebro humano levaram a um novo campo de estudo chamado Deep Learning.. Redes neurais artificiais também reconhecidas como redes neurais, inspirado nas redes neurais do cérebro humano, eles são um componente da inteligência artificial. Com centenas de aplicações no dia a dia, o campo experimentou um crescimento exponencial nos últimos anos. Do corretor ortográfico, tradução automática até credenciamento facial, encontra sua aplicação em qualquer lugar do mundo real.
Estrutura da rede neural artificial versus a rede neural biológica
Com a intenção de imitar as redes neurais do cérebro humano, a estrutura das redes neurais artificiais é equivalente à das redes neurais biológicas. O cérebro humano é uma rede de centenas de milhões de neurônios densamente conectados, o que é muito complexo, não linear e tem trilhões de sinapses. UMA neuronal vermelhoAs redes neurais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano. Eles usam estruturas conhecidas como neurônios artificiais para processar e aprender com os dados. Essas redes são fundamentais no campo da inteligência artificial, permitindo avanços significativos em tarefas como reconhecimento de imagem, Processamento de linguagem natural e previsão de séries temporais, entre outros. Sua capacidade de aprender padrões complexos os torna ferramentas poderosas.. consta principalmente de dendritas, axônios, Corpo celular, sinapse, soma e núcleo. Os dendritos são responsáveis por receber informações de outros neurônios e o axônio é responsável pela transmissão de um para outro..
A maquinaria molecular e biológica das redes neurais é baseada na sinalização eletroquímica. Os neurônios disparam impulsos elétricos apenas quando certas condições são atendidas. Parte da estrutura neural do cérebro está presente no nascimento, enquanto outras partes se desenvolvem através da aprendizagem, especialmente nas primeiras fases da vida para se adaptar ao meio ambiente (novas entradas).
As redes neurais artificiais são compostas por camadas e mais camadas de unidades de entrada e unidades de saída conectadas, chamadas neurônios.. Uma rede neural de camada única é chamada de perceptron. Além disso, várias camadas ocultas podem estar presentes em uma rede neural artificial.. Unidades de entrada (receptor), pesos de conexão, a função de soma, as unidades de cálculo e produção (efetores) são o que constituem um neurônio artificial.
Mesmo que os neurônios sejam mais lentos do que portas lógicas de silício, sua enorme interconexão compensa a lentidão. O valor do peso de uma conexão é a força da conexão especificada entre os neurônios. Los pesos se inicializan y ajustan aleatoriamente a través de un algoritmo de optimizaciónUn algoritmo de optimización es un conjunto de reglas y procedimientos diseñados para encontrar la mejor solución a un problema específico, maximizando o minimizando una función objetivo. Estos algoritmos son fundamentales en diversas áreas, como la ingeniería, la economía y la inteligencia artificial, donde se busca mejorar la eficiencia y reducir costos. Existen múltiples enfoques, incluyendo algoritmos genéticos, programación lineal y métodos de optimización combinatoria.... para adjudicar agregaciones de estímulos de entrada a una función de salida deseada.
A arquitetura de uma rede neural é de muitos tipos, incluindo: perceptron, rede neural de alimentação direta, perceptron multicamadas, convolucional neuronal vermelhoRedes Neurais Convolucionais (CNN) são um tipo de arquitetura de rede neural projetada especialmente para processamento de dados com uma estrutura de grade, como fotos. Eles usam camadas de convolução para extrair recursos hierárquicos, o que os torna especialmente eficazes em tarefas de reconhecimento e classificação de padrões. Graças à sua capacidade de aprender com grandes volumes de dados, As CNNs revolucionaram campos como a visão computacional.., rede neural de função de base radial, recorrente neuronal vermelhaLas redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo de arquitectura de redes neuronales diseñadas para procesar secuencias de datos. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las RNN utilizan conexiones internas que permiten recordar información de entradas anteriores. Esto las hace especialmente útiles en tareas como el procesamiento de lenguaje natural, la traducción automática y el análisis de series temporales, donde el contexto y la secuencia son fundamentales para la..., LSTM – memória de curto prazo, modelos sequência a sequência, Red neuronal modular. Algoritmos de aprendizagem podem ser métodos supervisionados, sem supervisão ou reforço.
Como funciona a rede neural biológica?
Como ja disse, dendritos são fibras nervosas que transportam o sinal elétrico para a célula. A partir daí, o corpo celular é responsável por calcular uma função não linear das entradas. A célula dispara apenas se entrada suficiente for recebida. O axônio, que é uma única fibra nervosa, carrega a saída da função para outros neurônios.
Um dendrito de outro neurônio recebe entrada e o procedimento continua. O ponto de contato entre um axônio de um neurônio e o dendrito de outro neurônio é chamado de sinapse.. Regula a conexão química cujo peso afeta a entrada na célula. Cada neurônio tem vários dendritos que recebem informações de muitos neurônios vizinhos.
E cada neurônio tem um axônio que passa a saída como entrada para o próximo neurônio com seu dendrito.. Devido ao grande número de sinapses, pode tolerar ambigüidade nos dados.
O mecanismo de funcionamento da rede neural artificial
As redes neurais artificiais funcionam de maneira equivalente à de sua inspiração biológica. Eles podem ser considerados como gráficos direcionados ponderados, onde os neurônios podem ser comparados a nós e a conexão entre dois neurônios como arestas ponderadas. O elemento de processamento de um neurônio recebe muitos sinais (tanto de outros neurônios quanto de sinais de entrada do mundo externo).
Os sinais às vezes são modificados na sinapse de recebimento e as entradas ponderadas são somadas no elemento de processamento. Se você cruzar o limite, passa como entrada para outros neurônios (ou como uma saída para o mundo externo) e o procedimento é repetido.
Em geral, os pesos representam a força de interconexão entre os neurônios. o função de despertarA função de ativação é um componente chave em redes neurais, uma vez que determina a saída de um neurônio com base em sua entrada. Seu principal objetivo é introduzir não linearidades no modelo, permitindo que você aprenda padrões complexos em dados. Existem várias funções de ativação, como o sigmóide, ReLU e tanh, cada um com características particulares que afetam o desempenho do modelo em diferentes aplicações.... es una función de transferencia que se utiliza para obtener la salida deseada para el problema diseñado. Digamos que a saída desejada seja zero ou um no caso de um classificador binário. A função sigmóide pode ser usada como função de ativação.
Existem muitas funções de ativação, para nomear alguns: regressão linear, Regressão logística, função de identidade, bipolar, sigmoide binaria, sigmóide bipolar, tangente hiperbólica, hiperbólica sigmoidea y retomarA função de ativação do ReLU (Unidade linear retificada) É amplamente utilizado em redes neurais devido à sua simplicidade e eficácia. Definido como ( f(x) = máx.(0, x) ), O ReLU permite que os neurônios disparem apenas quando a entrada é positiva, o que ajuda a mitigar o problema do desbotamento do gradiente. Seu uso demonstrou melhorar o desempenho em várias tarefas de aprendizado profundo, tornando o ReLU uma opção.... Redes neurais artificiais são projetadas especificamente para uma função particular, como classificação binária, classificação de múltiplas classes, acreditação de padrão, etc., através de processos de aprendizagem. Os pesos das conexões sinápticas de ambas as redes neurais são ajustados com o procedimento de aprendizagem.
Quando a rede neural biológica contém 86 um bilhão de neurônios e trilhões de sinapses, a rede neural artificial não contém mais do que 1000 neurônios. Existem muitos outros fatores, incluindo camadas de neurônios, os dados a serem considerados ao comparar suas capacidades. As redes neurais artificiais requerem muito poder computacional e liberam uma grande quantidade de calor em comparação com as redes neurais biológicas.
O mistério revelado pela rede neural biológica continua a melhorar a rede neural artificial. Quanto mais o mistério é revelado, mais redes que o cérebro tece. Mesmo que seja inspirado pela rede neural biológica, suas funções são mais matemáticas do que biológicas.
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