Redes Neurais Feedforward: Como Elas Predizem Resultados

Redes neurais são o coração dos modelos de aprendizado profundo. Elas são vagamente inspiradas em como o cérebro humano processa entradas para chegar a uma conclusão.

Tecnicamente falando, assim como o cérebro humano é composto por bilhões de neurônios conectados por sinapses, uma rede neural artificial (RNA) consiste em camadas de nós interconectados. Essas conexões permitem que o modelo aprenda com os dados e produza saídas.

Redes neurais feedforward, uma versão das RNAs, foram um dos primeiros algoritmos de aprendizado bem-sucedidos. Essas redes dependem de dados de treinamento e melhoram sua precisão ao longo do tempo.

A rede não possui ciclos ou loops.

A camada de entrada é composta por neurônios que recebem entradas e as passam para a próxima camada. As dimensões dos dados de entrada determinam o número de neurônios nesta camada. Camadas ocultas são como o motor computacional da rede neural.

Cada neurônio da camada oculta toma a soma ponderada da saída da camada anterior, aplica uma função de ativação e passa o resultado para a próxima camada. A função de ativação decide se a entrada do neurônio é essencial e ativa um nó de acordo. As camadas ocultas não estão diretamente expostas às camadas de entrada e saída presentes.

Fonte: Research Gate

Finalmente, a camada de saída produz a saída. O número de saídas possíveis governa o número de neurônios presentes nesta camada.

Redes neurais feedforward são comparativamente mais simples do que suas contrapartes, como redes neurais recorrentes (RNNs) ou redes neurais convolucionais (CNNs).

Arquitetura de rede neural feedforward

FNNs consistem em camadas, pesos, vieses e nós.

Discutimos camadas na seção anterior, então vamos olhar para outros elementos da arquitetura de uma rede neural feedforward.

Pesos e vieses

Pesos representam a força da conexão entre dois neurônios. Antes de um sinal de entrada passar por uma função de ativação, os pesos o escalam. Simplificando, eles determinam a influência da entrada na saída de um neurônio.

Por outro lado, vieses controlam a ativação base de um neurônio. Como os pesos, os vieses são representados por matrizes, com uma matriz para cada camada.

Tanto os pesos quanto os vieses são atualizados iterativamente no momento do treinamento para minimizar a função de perda. A função de perda determina quão bem uma rede neural está realizando sua tarefa, essencialmente quantificando quão "errada" a saída de uma rede está em comparação com a saída desejada. Algoritmos de otimização como o gradiente descendente estocástico (SGD) ou suas variantes são usados para atualizar os pesos e vieses.

Esse processo de atualização é conhecido como retropropagação. Ele desempenha um papel crítico no treinamento de uma rede neural feedforward.

Nós

Nós são pequenas unidades de processamento interconectadas dentro de uma rede neural. Eles recebem dados e realizam operações matemáticas para produzir resultados que são transmitidos para camadas subsequentes ou para a camada de saída.

Embora um único nó realize tarefas e cálculos simples, o trabalho coletivo de muitos nós torna as redes neurais poderosas. Quando os nós trabalham juntos, eles podem reconhecer padrões e fornecer soluções para padrões complexos.

Como funciona uma rede neural feedforward?

Uma rede neural feedforward funciona através da fase de feedforward e da fase de retropropagação.

A fase de feedforward alimenta dados de entrada que se propagam para frente através da rede. Sua soma ponderada de entradas é calculada e passada por uma função de ativação, introduzindo não-linearidade no modelo. O processo exato continua até que a etapa de saída seja alcançada.

Na etapa de saída, a rede calcula a diferença entre as saídas previstas e reais. Esse erro se propaga de volta através da rede para ajustar os pesos, minimizando erros futuros. Isso resume a fase de retropropagação.

A rede continua ajustando os pesos para minimizar erros, ajudando-a a aprender e melhorar ao longo do tempo. A taxa de aprendizado decide a quantidade pela qual os pesos são ajustados. Muitas entradas e saídas são alimentadas em uma rede até que ela aprenda razoavelmente a relação entre dados de entrada e saída.

Esse processo repetitivo de aprendizado envolve comparar a saída da rede com a saída desejada e atualizar os pesos de acordo.

Você sabia? Frank Rosenblatt introduziu o termo "correção de erro retropropagante" em 1962. No entanto, David E. Rumelhart e outros popularizaram o método atual de gradiente descendente estocástico.

Redes neurais recorrentes (RNNs) vs. redes neurais feedforward

Redes neurais recorrentes, também conhecidas como redes neurais de feedback, são derivadas das FNNs. RNNs lembram os dados de entrada, tornando-as adequadas para problemas de aprendizado de máquina (ML) que envolvem dados sequenciais. Seu algoritmo de ponta para dados sequenciais é usado pela Siri da Apple e pela pesquisa por voz do Google.

Essas redes neurais podem facilmente reconhecer padrões em sequências de dados, que podem estar na forma de texto, fala ou séries temporais. Uma característica marcante das RNNs é a memória do seu algoritmo. Ao contrário das FNNs, que processam cada entrada de forma independente, as RNNs utilizam informações de etapas anteriores para melhorar o processamento.

Você pode pensar nas RNNs como pessoas lendo um livro, usando o contexto de etapas anteriores para processar dados atuais.

Redes neurais feedforward são boas para aplicações onde os dados de entrada são fixos em tamanho e não têm dependências temporais. No entanto, se a ordem dos pontos de dados for crucial, as FNNs não funcionarão para tais casos de uso. Elas processam cada entrada de forma independente, sem considerar o contexto da entrada anterior.

Por exemplo, as FNNs podem classificar uma imagem em diferentes categorias com base nos valores dos pixels, mas têm dificuldade com tarefas como prever a próxima palavra em uma frase, já que não há retenção de contexto das palavras anteriores.

Em contraste, redes neurais recorrentes podem fazer um trabalho melhor aqui. Elas podem modelar dependências temporais e processar sequências de comprimentos variados. Por exemplo, uma rede neural recorrente pode facilmente prever a próxima palavra na frase. A previsão se torna mais precisa à medida que cada palavra na sequência é processada, capturando as dependências temporais existentes.

Para resumir, se não houver feedback da saída em direção aos neurônios da rede, é uma rede neural feedforward. No entanto, se houver feedback da camada de saída em direção à entrada dos neurônios (próprios ou diferentes), é uma rede neural recorrente.

Benefícios da rede neural feedforward

Redes neurais feedforward oferecem vários benefícios aos usuários, incluindo:

• Capacidades de autoaprendizado: Essas redes neurais aprendem de forma independente através da retropropagação. Elas ajustam pesos e outros parâmetros para produzir a saída desejada, ajudando-as a se adaptarem rapidamente a novos conjuntos de dados.

• Velocidade: FNNs podem ser treinadas mais rapidamente do que outros modelos devido à sua natureza paralelizável, tornando-as eficientes no manuseio de grandes conjuntos de dados.

• Classificadores não lineares: FNNs são classificadores não lineares, o que significa que podem lidar melhor com dados complexos do que outros modelos lineares. Quando conjuntos de dados contêm múltiplas variáveis que interagem de forma não linear, as FNNs seriam capazes de entender a informação contida nos conjuntos de dados com mais precisão.

Desafios das redes neurais feedforward

Redes neurais feedforward apresentam alguns desafios para seus usuários, incluindo:

• Incapacidade de reter informações: FNNs dependem exclusivamente de entradas atuais e não usam nenhum contexto de processamento anterior. Elas têm dificuldade com dados sequenciais, tornando as RNNs uma escolha adequada para usuários que requerem dependências temporais.

• Propensas a overfitting: Quando as FNNs lidam com dados complexos, a rede se torna especializada nos dados de treinamento. Ela falha em generalizar bem, tornando desafiador trabalhar com dados novos e não vistos.

• Complexidade computacional: Ao lidar com conjuntos de dados em larga escala, o processo de treinamento requer mais recursos computacionais, tornando desafiador para aplicações que precisam de processamento em tempo real em ambientes com recursos limitados.

• Ajuste de hiperparâmetros: FNNs têm vários hiperparâmetros (taxa de aprendizado, tamanho do lote, funções de ativação, etc.) que precisam de ajuste cuidadoso para alcançar desempenho ideal.

• Interpretabilidade: A complexa arquitetura da rede, que é uma caixa-preta por natureza e de alta dimensão, torna desafiador entender seu processo de tomada de decisão.

• Dependência de dados rotulados: FNNs oferecem desempenho satisfatório quando são treinadas em uma quantidade significativa de dados de treinamento. Obter grandes conjuntos de dados e rotulá-los pode ser um processo demorado e caro. Isso limita as aplicações das FNNs em locais onde dados rotulados não são facilmente acessíveis.

Explore além das FNNs

Redes neurais feedforward encontram aplicações em muitos setores. Por exemplo, elas são usadas em manutenção preditiva, ajudando indústrias a economizar em custos e prevenir contratempos. À medida que o uso de IA e modelos de aprendizado profundo continua a crescer, provavelmente veremos aplicações mais sofisticadas das FNNs no futuro próximo.

No entanto, com as FNNs, apenas arranhamos a superfície da tecnologia de aprendizado profundo. Há muito mais a aprender e entender quando se trata de modelos de aprendizado profundo.

Saiba mais sobre aprendizado profundo e entenda como as máquinas aprendem e progridem.

Editado por Monishka Agrawal