O tutorial de rede neural artificial fornece conceitos básicos e avançados de RNAs. Nosso tutorial de Rede Neural Artificial foi desenvolvido tanto para iniciantes quanto para profissionais.

O termo 'Rede neural artificial' refere-se a um subcampo da inteligência artificial de inspiração biológica, modelado a partir do cérebro. Uma rede neural artificial é geralmente uma rede computacional baseada em redes neurais biológicas que constroem a estrutura do cérebro humano. Semelhante a um cérebro humano que possui neurônios interconectados entre si, as redes neurais artificiais também possuem neurônios que estão interligados em várias camadas das redes. Esses neurônios são conhecidos como nós.

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O tutorial de rede neural artificial cobre todos os aspectos relacionados à rede neural artificial. Neste tutorial, discutiremos RNAs, teoria da ressonância adaptativa, mapa auto-organizado de Kohonen, blocos de construção, aprendizagem não supervisionada, algoritmo genético, etc.

O que é rede neural artificial?

O termo ' Rede neural artificial 'é derivado de redes neurais biológicas que desenvolvem a estrutura de um cérebro humano. Semelhante ao cérebro humano que possui neurônios interconectados entre si, as redes neurais artificiais também possuem neurônios interconectados entre si em várias camadas das redes. Esses neurônios são conhecidos como nós.

A figura apresentada ilustra o diagrama típico de Rede Neural Biológica.

A típica Rede Neural Artificial se parece com a figura fornecida.

Os dendritos da Rede Neural Biológica representam entradas em Redes Neurais Artificiais, o núcleo da célula representa os Nós, a sinapse representa os Pesos e o Axônio representa a Saída.

Relação entre rede neural biológica e rede neural artificial:

Um Rede neural artificial no campo de Inteligência artificial onde tenta imitar a rede de neurônios que constitui um cérebro humano para que os computadores tenham a opção de compreender as coisas e tomar decisões de maneira semelhante à humana. A rede neural artificial é projetada pela programação de computadores para se comportarem simplesmente como células cerebrais interconectadas.

Existem cerca de 1 bilhão de neurônios no cérebro humano. Cada neurônio tem um ponto de associação entre 1.000 e 100.000. No cérebro humano, os dados são armazenados de forma a serem distribuídos, e podemos extrair mais de uma parte desses dados, quando necessário, de nossa memória paralelamente. Podemos dizer que o cérebro humano é composto por processadores paralelos incrivelmente incríveis.

Podemos entender a rede neural artificial com um exemplo, considere um exemplo de porta lógica digital que recebe uma entrada e fornece uma saída. Porta 'OR', que recebe duas entradas. Se uma ou ambas as entradas estiverem 'On', obteremos 'On' na saída. Se ambas as entradas estiverem 'Desligadas', obteremos 'Desligado' na saída. Aqui a saída depende da entrada. Nosso cérebro não executa a mesma tarefa. A relação entre saídas e entradas continua mudando por causa dos neurônios em nosso cérebro, que estão “aprendendo”.

A arquitetura de uma rede neural artificial:

Para entender o conceito de arquitetura de uma rede neural artificial, temos que entender em que consiste uma rede neural. Com o objetivo de definir uma rede neural que consiste em um grande número de neurônios artificiais, os quais são denominados unidades dispostas em uma sequência de camadas. Vejamos vários tipos de camadas disponíveis em uma rede neural artificial.

A Rede Neural Artificial consiste principalmente em três camadas:

Camada de entrada:

Como o nome sugere, ele aceita entradas em diversos formatos diferentes fornecidos pelo programador.

Camada oculta:

A camada oculta apresenta camadas intermediárias de entrada e saída. Ele executa todos os cálculos para encontrar recursos e padrões ocultos.

Camada de saída:

A entrada passa por uma série de transformações utilizando a camada oculta, o que finalmente resulta na saída que é transmitida por meio desta camada.

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A rede neural artificial recebe a entrada e calcula a soma ponderada das entradas e inclui uma tendência. Este cálculo é representado na forma de uma função de transferência.

Ele determina que o total ponderado é passado como entrada para uma função de ativação para produzir a saída. As funções de ativação escolhem se um nó deve ser acionado ou não. Somente aqueles que são demitidos chegam à camada de saída. Existem funções de ativação distintas disponíveis que podem ser aplicadas ao tipo de tarefa que estamos executando.

Vantagens da Rede Neural Artificial (RNA)

Capacidade de processamento paralelo:

As redes neurais artificiais possuem um valor numérico que pode realizar mais de uma tarefa simultaneamente.

Armazenando dados em toda a rede:

Os dados usados ​​na programação tradicional são armazenados em toda a rede, não em um banco de dados. O desaparecimento de alguns dados em um só lugar não impede o funcionamento da rede.

Capacidade de trabalhar com conhecimento incompleto:

Após o treinamento da RNA, as informações podem produzir resultados mesmo com dados inadequados. A perda de desempenho aqui depende da importância dos dados ausentes.

Tendo uma distribuição de memória:

Para que a RNA seja capaz de se adaptar, é importante determinar os exemplos e incentivar a rede de acordo com a saída desejada, demonstrando esses exemplos para a rede. A sucessão da rede é diretamente proporcional às instâncias escolhidas, e se o evento não puder aparecer para a rede em todos os seus aspectos, pode produzir resultados falsos.

Ter tolerância a falhas:

A extorsão de uma ou mais células da RNA não a proíbe de gerar saída, e esse recurso torna a rede tolerante a falhas.

Desvantagens da Rede Neural Artificial:

Garantia de estrutura de rede adequada:

Não existe uma diretriz específica para determinar a estrutura de redes neurais artificiais. A estrutura de rede apropriada é alcançada através de experiência, tentativa e erro.

Comportamento não reconhecido da rede:

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É a questão mais significativa da RNA. Quando a RNA produz uma solução de teste, ela não fornece informações sobre por que e como. Diminui a confiança na rede.

Dependência de hardware:

As redes neurais artificiais necessitam de processadores com poder de processamento paralelo, conforme sua estrutura. Portanto, a realização do equipamento é dependente.

Dificuldade de mostrar o problema para a rede:

RNAs podem trabalhar com dados numéricos. Os problemas devem ser convertidos em valores numéricos antes de serem introduzidos na RNA. O mecanismo de apresentação a ser resolvido aqui impactará diretamente no desempenho da rede. Depende das habilidades do usuário.

A duração da rede é desconhecida:

A rede é reduzida a um valor específico de erro, e esse valor não nos dá resultados ótimos.

Ciência das redes neurais artificiais que se espalharam pelo mundo em meados dos anos 20^ºséculo estão se desenvolvendo exponencialmente. Atualmente, investigamos as vantagens das redes neurais artificiais e os problemas encontrados no decorrer de sua utilização. Não se deve ignorar que os contras das redes RNA, que são um ramo científico florescente, são eliminados individualmente, e os seus prós aumentam dia a dia. Isso significa que as redes neurais artificiais se tornarão uma parte insubstituível de nossas vidas, cada vez mais importante.

Como funcionam as redes neurais artificiais?

A Rede Neural Artificial pode ser melhor representada como um gráfico direcionado ponderado, onde os neurônios artificiais formam os nós. A associação entre as saídas e entradas dos neurônios pode ser vista como arestas direcionadas com pesos. A Rede Neural Artificial recebe o sinal de entrada da fonte externa na forma de um padrão e uma imagem na forma de um vetor. Essas entradas são então atribuídas matematicamente pelas notações x(n) para cada n número de entradas.

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Posteriormente, cada uma das entradas é multiplicada por seus pesos correspondentes (esses pesos são os detalhes utilizados pelas redes neurais artificiais para resolver um problema específico). Em termos gerais, esses pesos normalmente representam a força da interconexão entre os neurônios dentro da rede neural artificial. Todas as entradas ponderadas são resumidas dentro da unidade de computação.

Se a soma ponderada for igual a zero, então o viés é adicionado para tornar a saída diferente de zero ou algo mais para aumentar a resposta do sistema. Bias tem a mesma entrada e o peso é igual a 1. Aqui, o total de entradas ponderadas pode estar na faixa de 0 a infinito positivo. Aqui, para manter a resposta nos limites do valor desejado, um determinado valor máximo é avaliado e o total de entradas ponderadas é passado pela função de ativação.

A função de ativação refere-se ao conjunto de funções de transferência utilizadas para atingir a saída desejada. Existe um tipo diferente de função de ativação, mas principalmente conjuntos de funções lineares ou não lineares. Alguns dos conjuntos de funções de ativação comumente usados ​​são as funções de ativação sigmoidal binária, linear e hiperbólica Tan. Vamos dar uma olhada em cada um deles em detalhes:

Binário:

Na função de ativação binária, a saída é um ou 0. Aqui, para conseguir isso, há um valor limite configurado. Se a entrada líquida ponderada dos neurônios for maior que 1, então a saída final da função de ativação será retornada como um ou então a saída será retornada como 0.

Hiperbólico Sigmoidal:

A função Hipérbole Sigmoidal é geralmente vista como uma ' S 'curva em forma. Aqui, a função hiperbólica tan é usada para aproximar a produção da entrada líquida real. A função é definida como:

F(x) = (1/1 + exp(-????x))

Onde ???? é considerado o parâmetro Steepness.

Tipos de rede neural artificial:

Existem vários tipos de redes neurais artificiais (RNA), dependendo do neurônio do cérebro humano e das funções da rede. Uma rede neural artificial executa tarefas de forma semelhante. A maioria das redes neurais artificiais terá algumas semelhanças com um parceiro biológico mais complexo e são muito eficazes nas tarefas esperadas. Por exemplo, segmentação ou classificação.

Feedback da RNA:

Neste tipo de RNA, a saída retorna para a rede para obter internamente os melhores resultados evoluídos. Conforme Universidade de Massachusetts , Centro Lowell de Pesquisa Atmosférica. As redes de feedback retroalimentam informações e são adequadas para resolver problemas de otimização. As correções de erros do sistema interno utilizam RNAs de feedback.

RNA feedforward:

Pré-requisito

Nenhum conhecimento específico é necessário como pré-requisito antes de iniciar este tutorial.

Público

Nosso Tutorial de Rede Neural Artificial foi desenvolvido tanto para iniciantes quanto para profissionais, para ajudá-los a compreender o conceito básico de RNAs.

Problemas

Garantimos que você não encontrará nenhum problema neste tutorial de Rede Neural Artificial. Mas se houver algum problema ou erro, poste o problema no formulário de contato para que possamos melhorá-lo ainda mais.