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terça-feira, abril 16, 2024
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Neurônios e redes neurais: Os blocos de construção

No coração do Deep Learning estão as redes neurais artificiais, inspiradas pela estrutura e funcionamento do cérebro humano. Estes sistemas computacionais têm revolucionado a maneira como interagimos com a tecnologia, desde o reconhecimento de voz até a previsão de tendências do mercado de ações. Vamos desmistificar a estrutura básica das redes neurais, começando pelos seus componentes fundamentais: os neurônios artificiais.

Neurônios artificiais: A unidade fundamental

A analogia com o cérebro humano

O neurônio artificial foi concebido como uma simplificação do neurônio biológico. No cérebro humano, os neurônios transmitem sinais uns aos outros através de sinapses. De forma semelhante, em redes neurais artificiais, os “neurônios” recebem sinais, processam e passam adiante.

Estrutura de um neurônio artificial

Um neurônio artificial é uma entidade computacional desenhada para imitar as propriedades básicas de um neurônio biológico. Cada neurônio artificial em uma rede desempenha um papel simples, mas quando combinados em grande número e com conexões complexas, exibem um comportamento surpreendentemente poderoso e versátil. A estrutura de um neurônio artificial pode ser decomposta em quatro componentes principais: entradas (inputs), pesos (weights), bias (viés) e uma função de ativação.

  1. Entradas (Inputs): Cada neurônio recebe um conjunto de entradas, que representam os dados que serão processados. Essas entradas podem ser os recursos brutos de um conjunto de dados, ou a saída de neurônios anteriores em uma rede. Por exemplo, em uma tarefa de reconhecimento de imagem, as entradas podem ser os valores de intensidade dos pixels dela.
  2. Pesos (Weights): Associado a cada entrada do neurônio está um peso. Eles são parâmetros ajustáveis, e seu papel é ponderar a importância relativa de cada entrada para a saída do neurônio. Durante o processo de treinamento da rede, estes pesos são ajustados de tal maneira que a rede pode aprender a realizar a tarefa desejada, como reconhecer padrões ou classificar dados.
  3. Bias (Viés): Além das entradas ponderadas, um neurônio também possui um termo de bias. Este é um parâmetro adicional que permite ao neurônio ajustar a saída independentemente das suas entradas. O bias permite que o neurônio tenha mais flexibilidade para representar padrões nos dados, oferecendo a capacidade de deslocar a função de ativação para a esquerda ou direita, o que é crucial para o aprendizado eficaz.
  4. Soma Ponderada e Função de Ativação: As entradas ponderadas e o bias são somados para formar uma soma ponderada. Esta soma é então passada por uma função de ativação, que transforma a soma ponderada de uma maneira específica. A função de ativação é uma peça chave, pois introduz não-linearidade ao modelo, permitindo que a rede neural aprenda e modele relações complexas e não-lineares nos dados. Sem não-linearidades, independentemente de quantas camadas a rede tenha, ela seria equivalente a uma única camada, limitando severamente sua capacidade de processamento.

A escolha da função de ativação depende da natureza do problema e da arquitetura da rede. Algumas funções, como a ReLU (Rectified Linear Unit), são populares em redes profundas por sua eficiência computacional e por mitigar o problema do gradiente desvanecente. Outras, como a Sigmoid e aTanh, são mais comuns em camadas de saída de redes destinadas a classificação binária ou tarefas onde a saída precisa ser normalizada.

Em resumo, um neurônio artificial é um modelo matemático simples, mas a interligação desses neurônios em camadas e redes pode capturar e modelar uma complexidade extraordinária. O ajuste dos pesos e biases, através de processos como o backpropagation e o gradient descent, é o que permite que as redes neurais aprendam a partir de dados e realizem tarefas que vão desde a simples classificação até a condução autônoma e a geração de arte.

redes neurais
Imagem gerada por Inteligência Artificial (IA)

Funções de ativação: Introduzindo não-linearidade

As funções de ativação são fundamentais na arquitetura das redes neurais, pois introduzem a não-linearidade necessária para que a rede possa aprender e modelar relações complexas e intrincadas nos dados. Sem estas funções, uma rede neural, não importa quão profunda, funcionaria essencialmente como uma única camada linear, drasticamente limitando seu poder e capacidade de processamento. 

1. ReLU (Rectified Linear Unit):

  • Fórmula: relu(x)=max(0,x)
  • Características: A ReLU é uma função simples que retorna zero para todos os valores negativos e retorna o próprio valor para todos os valores positivos. É a função de ativação mais comumente usada em redes neurais profundas devido à sua eficiência computacional e à capacidade de mitigar o problema do gradiente desvanecente, um problema onde os gradientes se tornam muito pequenos, retardando o processo de aprendizado da rede.
  • Aplicações: Amplamente usada em quase todos os tipos de redes neurais, particularmente eficaz em redes convolucionais e redes profundas em geral.

2. Sigmoid:

  • Fórmula:
Neurônios e redes neurais: Os blocos de construção 5
  • Características: A função sigmoid transforma seus valores de entrada em um intervalo muito pequeno entre 0 e 1, o que a torna uma boa opção para a camada de saída em problemas de classificação binária, onde precisamos de probabilidades como saída. No entanto, seu uso em camadas ocultas é limitado devido ao problema do gradiente desvanecente, pois os valores de saída estão muito restritos.
  • Aplicações: Comumente usada na camada de saída de redes neurais destinadas a classificação binária.

3. Tanh (Hyperbolic Tangent):

  • Fórmula: tanh(x) é uma função matemática básica.
  • Características: A função tanh é semelhante à sigmoid, mas transforma os valores de entrada para um intervalo entre -1 e 1. Isso a torna um pouco melhor do que a sigmoid para camadas ocultas, pois os dados resultantes são normalizados em torno de zero, o que geralmente melhora a convergência durante o treinamento.
  • Aplicações: Pode ser usada em camadas ocultas, mas com a mesma precaução da sigmoid em relação ao gradiente desvanecente.

4. Leaky ReLU:

  • Fórmula:
Neurônios e redes neurais: Os blocos de construção 6

é um hiperparâmetro positivo e pequeno.

  • Características: Uma variação da ReLU, a Leaky ReLU permite que pequenos valores negativos sejam passados, o que ajuda a manter a atividade dos neurônios e pode melhorar o desempenho da rede em certos casos. Ela tenta resolver o problema dos “neurônios mortos” em ReLU, onde alguns neurônios podem parar de participar no processo de aprendizado de forma eficaz.
  • Aplicações: Pode ser usada em substituição à ReLU para combater o problema de neurônios mortos, especialmente em redes muito profundas.

Estas funções são apenas a ponta do iceberg no vasto universo das funções de ativação. A escolha da função de ativação adequada pode depender do contexto específico do problema e da arquitetura da rede. Experimentar com diferentes funções de ativação e entender como elas afetam o aprendizado e o desempenho da rede é uma parte fundamental do projeto e otimização de redes neurais. A capacidade de uma rede neural de capturar a complexidade e a abstração dos dados está intrinsecamente ligada à escolha e ao comportamento dessas funções de ativação não-lineares.

Do neurônio à rede

Uma rede neural é formada pela interconexão de múltiplos neurônios. Estas conexões formam uma estrutura em camadas:

  1. Camada de Entrada (Input Layer): Recebe os dados brutos a serem processados.
  2. Camadas Ocultas (Hidden Layers): Camadas intermediárias onde ocorre a maior parte do processamento através dos neurônios conectados.
  3. Camada de Saída (Output Layer): Produz o resultado do processamento da rede.

A capacidade de uma rede neural de resolver problemas complexos aumenta com o número de camadas ocultas e neurônios, o que é referido como “profundidade” da rede.

Visualizando redes neurais

Compreender as redes neurais muitas vezes envolve abstrair conceitos complexos em representações visuais. A visualização das redes neurais não apenas ajuda a interpretar como os modelos aprendem, mas também permite identificar problemas como overfitting ou underfitting e ajustar o modelo adequadamente.

Visualizando os pesos e filtros

Na visão computacional, por exemplo, as camadas de uma Rede Neural Convolucional (CNN) podem ser visualizadas para entender como os padrões visuais são processados. Em camadas iniciais, os filtros geralmente capturam padrões simples como bordas ou gradientes de cores. Podemos visualizar esses filtros diretamente, ilustrando como cada filtro reage a diferentes características visuais.

À medida que avançamos para camadas mais profundas, os filtros começam a representar padrões mais abstratos e complexos. Em uma rede treinada para reconhecimento de imagem, por exemplo, uma camada intermediária pode ter filtros que respondem a partes específicas de um rosto, como olhos ou bocas. A visualização desses filtros intermediários revela a transição de características simples para representações mais abstratas.

Visualizando a ativação dos neurônios

Outra técnica útil é a visualização das ativações dos neurônios, ou seja, seus valores de saída dado um certo input. Isso nos ajuda a entender quais características do dado de entrada estão ativando certos neurônios. Por exemplo, ao passar uma imagem de um gato por uma CNN, poderíamos visualizar as ativações para ver quais partes estão mais estimulando certas camadas da rede. Camadas iniciais podem ser ativadas por padrões de textura ou bordas, enquanto camadas mais profundas podem ser ativadas por características que definem a classe do objeto, como o formato dos olhos ou orelhas do gato.

redes neurais
Imagem gerada por Inteligência Artificial (IA)

Ferramentas de visualização

Existem várias ferramentas e bibliotecas, como TensorBoard do TensorFlow ou Visdom, que permitem a visualização em tempo real de métricas de treinamento, estruturas de rede, distribuições de pesos e ativações dos neurônios. Essas ferramentas são inestimáveis para o diagnóstico e a interpretação de modelos de Deep Learning.

A visualização não é apenas uma ferramenta para interpretar o que foi aprendido por uma rede neural, mas também um meio poderoso para comunicar esses conceitos a um público mais amplo. Ao tornar o abstrato concreto, podemos obter insights valiosos sobre o funcionamento interno das redes neurais e aprimorar continuamente nossos modelos.

Próximos passos

À medida que concluímos nossa exploração dos neurônios e redes neurais artificiais, fica claro que esses conceitos são mais do que apenas blocos de construção para modelos complexos; eles são a essência do que torna o Deep Learning uma ferramenta tão poderosa e versátil. A capacidade de uma rede neural de modelar relações não lineares complexas e aprender a partir de exemplos a torna indispensável em um espectro diversificado de campos, desde a análise de sentimentos até a robótica autônoma.

No entanto, compreender a estrutura de uma rede neural é apenas o início da jornada. A verdadeira magia do Deep Learning acontece durante o processo de treinamento: quando o modelo, inicialmente um quadro em branco, começa a dar sentido aos dados, aprendendo padrões e características essenciais. Este processo de aprendizagem não é apenas fascinante, mas também repleto de nuances e desafios.

No próximo artigo, mergulharemos no coração do treinamento de uma rede neural: o processo de backpropagation e o algoritmo de gradient descent. Exploraremos como esses mecanismos permitem que uma rede neural ajuste seus pesos e bias em resposta aos dados de entrada, visando minimizar o erro em suas previsões. Além disso, abordaremos os desafios comuns enfrentados durante o treinamento, como o problema do desvanecimento do gradiente, e como superá-los.

À medida que avançamos, também nos aprofundaremos nas técnicas e estratégias para aprimorar ainda mais os modelos de Deep Learning. Discutiremos o papel crucial da regularização, métodos para combater o overfitting e como otimizadores avançados, como Adam e RMSprop, podem acelerar e melhorar o processo de treinamento.

Entender esses aspectos não apenas solidifica a compreensão dos fundamentos do Deep Learning, mas também  equipara  o conhecimento prático necessário para construir, treinar e aperfeiçoar as próprias redes neurais. O potencial é imenso, e estamos apenas começando a arranhar a superfície do que é possível.

Alexandre Ashade
Alexandre Ashade
Especialista em Inteligência Artificial e Métodos de Apoio à Decisão, incluindo modelagem preditiva e algoritmos de otimização. Doutor e Mestre em Inteligência Artificial, com patente depositada e artigos publicados. Experiência como pesquisador em projetos de P&D para grandes empresas como PETROBRAS, LIGHT e TAG. Experiência como professor da PUC-RJ em cursos de extensão nas áreas de Inteligência Artificial e Óleo & Gás. Professor do curso BI Master da PUC-Rio. Domina metodologias de Deep Learning com Redes Neurais Profundas, Data Mining, classificação de padrões, previsão, otimização linear, não-linear e sob incertezas, programação matemática e processos estocásticos. Experiência de 10 anos em desenvolvimento de sistemas de software, utilizando as linguagens Python, C#, C++, Java e a ferramenta de análise de dados MATLAB. Quatro prêmios de excelência acadêmica.
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