Um dos principais pontos na construção de uma rede neural é a escolha correta do algoritmo de treinamento para a rede convergir corretamente, produzir bons resultados e solucionar corretamente o problema abordado. Cada algoritmo de treinamento contém seus prós e contras que devem ser levados em consideração.
Os dois primeiros passos do processo de desenvolvimento de redes neurais artificiais são a coleta de dados relativos ao problema e a sua separação em um conjunto de treinamento e um conjunto de testes. Esta tarefa requer uma análise cuidadosa sobre o problema para minimizar ambiguidades e erros nos dados.
Redes Neurais Multicamadas são aqueles nas quais os neurônios estão estruturados em duas ou mais camadas (layers) de processamento (já que no mínimo haverá 1 layer de entrada e 1 layer de saída). ...
Uma rede neural simples inclui uma camada de entrada, outra de saída (ou alvo) e, entre elas, uma camada oculta. As camadas são conectadas através de nós e essas conexões formam uma "rede" – a rede neural – de nós interconectados. Um nó é modelado conforme o comportamento de um neurônio humano.
Mas quando o número de parâmetros livres é grande, o classificador tende a se adaptar a detalhes específicos da base de treinamento, o que pode causar uma redução da taxa de acerto. Esse fenômeno é conhecido como overfitting (sobre-ajuste).
A ideia do algoritmo backpropagation é, com base no cálculo do erro ocorrido na camada de saída da rede neural, recalcular o valor dos pesos do vetor w da camada última camada de neurônios e assim proceder para as camadas anteriores, de trás para a frente, ou seja, atualizar todos os pesos w das camadas a partir da ...
Vamos criar a rede neural mais simples o possível: uma que consiga resolver a equação XOR. Mas, antes de olhar o código, vamos passar pelos princípios básicos das redes neurais. O primeiro tijolo na construção de uma rede neural são os neurônios. Um neurônio é como uma função, aceita algumas entradas e devolve algumas saídas.
O objetivo de uma rede neural é treiná-la para que ela faça generalizações, como o reconhecimento de palavras digitadas ou spam de e mail. E para ser bom em realizar generalizações, é importante que os pesos e bias tenham os valores calculados corretamente através da rede.
Os dados precisam ser pré-processados antes de treinar a rede. Se você inspecionar a primeira imagem do conjunto de treinamento, você verá que os valores dos pixels estão entre : Escalaremos esses valores no intervalo de 0 e 1 antes antes de alimentar o modelo da rede neural.
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