Redes neurais
AutoestudoRedes neurais representam uma abordagem revolucionária na programação, diferindo dos métodos convencionais ao permitir que o computador aprenda a resolver problemas por meio de dados observacionais, ao invés de seguir instruções precisamente definidas. Antes de 2006, o treinamento eficaz de redes neurais era limitado a problemas especializados, mas com o advento do deep learning, houve um avanço significativo. Atualmente, redes neurais profundas são utilizadas com sucesso em áreas como visão computacional e reconhecimento de fala, superando muitas abordagens tradicionais
1. Como as redes neurais aprendem?
AutoestudoAs redes neurais aprendem ajustando seus parâmetros, como pesos e viéses, para minimizar uma função de custo, um processo frequentemente realizado através do algoritmo de gradiente descendente. Este algoritmo funciona alterando iterativamente os parâmetros da rede na direção que reduz o custo. Na prática, o gradiente descendente prova ser uma maneira eficaz de encontrar o mínimo local da função de custo, ajudando assim a rede a aprender a partir dos dados. Embora não seja garantido encontrar sempre o mínimo global, na maioria dos casos, o gradiente descendente é uma estratégia ótima para a busca de um mínimo, especialmente em redes neurais complexas. O processo envolve o cálculo do gradiente da função de custo e a realização de ajustes nos parâmetros na direção oposta ao gradiente, o que, em teoria, leva à redução do custo.
2. O que é retropropagação?
AutoestudoBackpropagation é um algoritmo fundamental no aprendizado de redes neurais, responsável por calcular os gradientes necessários para ajustar os pesos e viéses da rede durante o treinamento. Introduzido originalmente nos anos 1970, sua importância foi amplamente reconhecida após um famoso artigo de 1986 de David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams. O algoritmo de backpropagation permite que as redes neurais aprendam de maneira mais eficiente e rápida do que métodos anteriores, tornando possível resolver problemas complexos que antes eram considerados insolúveis. Atualmente, backpropagation é o principal mecanismo de aprendizado nas redes neurais, proporcionando uma maneira robusta e eficaz de otimizar seus parâmetros internos para melhor desempenho em tarefas de classificação, reconhecimento e outras aplicações de inteligência artificial