As redes neurais artificiais são as bases da Inteligência Artificial. Estas redes são semelhantes e baseadas no modelo de rede neuronal do nosso cérebro. Contudo, o sistema ainda não pode competir com o cérebro humano como podemos imaginar, inspirar, e usar o bom senso que os sistemas não podem. Neste artigo, vamos tentar compreender o conceito de redes neurais artificiais. Isto significa aprender como os sistemas avançados utilizam as redes neurais artificiais para encontrar soluções para os erros e aprender independentemente.

Redes Neuronais Artificiais

A funcionalidade e os componentes das redes neurais artificiais são os mesmos. Tal como os nossos cérebros utilizam as redes neurais para aprender com os erros, as redes neurais artificiais também consistem em camadas de entrada e saída. Os neurónios contêm uma camada oculta que transmite a entrada para a saída ao encontrar o padrão complexo e convertê-lo em algo que a saída pode utilizar. Quando um neurónio faz um palpite ou decisão, ele transfere para os outros neurónios com informação completa para que o neurónio possa corrigir a saída do primeiro nêutron e aprender novas soluções. Na aprendizagem profunda, as redes neurais artificiais consistem em três a dez camadas ocultas, aumentando a precisão.

Tipos de Redes Neuronais Artificiais

As diferentes redes neurais artificiais são únicas devido à capacidade de resolver erros com diferentes níveis de complexidade. Por exemplo, a rede mais utilizada é a rede neural feedforward que transmite informação numa única direcção. No entanto, uma rede neural recorrente é outra opção muito popular. Estas redes neuronais transmitem informação em várias direcções. Suponha que pretende realizar tarefas complexas como o reconhecimento de línguas ou a aprendizagem da caligrafia. Nesse caso, pode utilizar estas redes neurais artificiais porque podem exibir mais capacidades de aprendizagem num curto espaço de tempo.

Como funcionam as Redes Neuronais Artificiais

Os neurocientistas cognitivos passam muito tempo a compreender como funcionam as redes neurais humanas. Eles seguem o mesmo padrão de como o nosso cérebro está bem desenvolvido e interligado na procura de soluções e aprendizagem. Observam a disposição dos neurónios no nosso cérebro na hierarquia e processam diferentes tipos de informação. Por exemplo, quando o input recebe alguma informação que o cérebro considera mudar, transfere então para neurónios de maior peso. Isto significa que a informação se divide em várias ligações de neurónios de peso inferior em vários pedaços. Cada neurónio processa informação diferente do mesmo erro e partilha conhecimentos com o nível superior dos neurónios para um processamento mais complexo.

As redes neurais artificiais executam o seu processo através de várias camadas de representação matemática, para que a informação tenha alguma lógica. Os dados que a rede irá utilizar para aprender são transferidos para a entrada de um dos milhões de neurónios artificiais. Estes neurónios são unidades e têm uma disposição semelhante a camadas. Quase todos os neurónios se ligam aos outros neurónios. A ligação é ponderada, o que define qual o neurónio que receberá a informação. Uma vez que a entrada recebe os dados, transfere a informação para a unidade oculta, convertendo os dados para a sua utilização. Quando os dados viajam através dos neurónios, cada unidade oculta no neurónio continuará a resolver o erro. É assim que funciona o processo de aprendizagem.

Processo de Aprendizagem de Redes Neurais Artificiais

A informação que a rede neural artificial recebe é em abundante quantidade. Estes conjuntos de informação são o conjunto de formação. Se quiser que o programa reconheça a diferença entre um carro e um autocarro, partilhará numerosas imagens de um carro para que o sistema comece a aprender e a reconhecer como são os carros para referência futura.

Quando a máquina está em processo de aprendizagem, a saída irá comparar o resultado da máquina com a descrição ou fonte que fornecer. Se o resultado for diferente, a máquina usará um algoritmo de retropropagação e ajustará o que aprende. Assim, o sistema partilhará a entrada, e as camadas ocultas ajustarão a informação através de equações matemáticas. A saída irá então receber a informação, comparar o resultado com a fonte, e transferi-la para diferentes neurónios até que a informação esteja correcta. Este processo é uma aprendizagem profunda. É por isso que os sistemas são mais inteligentes é reconhecer.

Componentes de Redes Neuronais Artificiais

  1. Camada de entrada

O input é um nó que recolhe a informação do exterior para o neurónio. Eles ajudam a transmitir a informação para a camada oculta para o processo de aprendizagem.

  1. Camada oculta

A camada oculta transforma os dados que entram através da camada de entrada e transmite-os para a camada de saída. Existe apenas uma camada oculta numa simples rede neural artificial. Contudo, a aprendizagem profunda requer mais de três camadas ocultas de aprendizagem complexa.

  1. Camada de saída

Esta camada recebe informação da camada oculta e calcula a saída possível. Pode considerar a saída como um resultado da entrada que o neurónio recebe.

  1. Neurónios

Os neurónios artificiais são funções matemáticas que o algoritmo utiliza para o processo de aprendizagem. Um neurónio toma a informação como um input e calcula multiplicando-a pelos pesos. Depois, os dados são transferidos para os outros neurónios.

  1. Espaço de peso

O peso é a ligação entre as unidades. O espaço de peso é um parâmetro que converte os dados de entrada no resultado, multiplicando-se pelo peso. Depois, transfere os dados processados para outros neurónios nas redes neurais artificiais através da camada de saída.

  1. Passe para a frente e Passe para trás

No passe para a frente, o algoritmo irá propagar as variáveis nas redes neurais artificiais. No entanto, no passe para trás, o algoritmo irá retropropagando os erros para encontrar a saída.

  1. Backpropagation

A retropropagação é o algoritmo que aprende através do erro ao afinar os pesos. Este processo torna o sistema fiável através da redução dos erros.

  1. Função do erro

A principal razão para o algoritmo é minimizar o erro. A função que ajuda a minimizar os erros na função de erro.

Conclusão

A partir das informações deste artigo, tem agora uma ideia básica sobre o que são redes neurais artificiais e como funcionam para minimizar o erro do programa através da inteligência artificial. Estas redes podem aprender várias actividades tais como resumo de texto, legendagem de imagens, reconhecimento de animais, e reconhecimento da língua ou da escrita.