Definição – o que significa rede neural multicamadas?
Uma rede neural de várias camadas contém mais de uma camada de neurônios ou nós artificiais. Eles diferem amplamente em design. É importante observar que, embora as redes neurais de camada única tenham sido úteis no início da evolução da IA, a grande maioria das redes usadas hoje tem um modelo de várias camadas.
Definirtec explica Rede Neural Multi-Layer
As redes neurais multicamadas podem ser configuradas de várias maneiras. Normalmente, eles têm pelo menos uma camada de entrada, que envia entradas ponderadas para uma série de camadas ocultas e uma camada de saída no final. Essas configurações mais sofisticadas também estão associadas a construções não lineares usando sigmóides e outras funções para direcionar o disparo ou ativação de neurônios artificiais. Embora alguns desses sistemas possam ser construídos fisicamente, com materiais físicos, a maioria é criada com funções de software que modelam a atividade neural.
Redes neurais convolucionais (CNNs), tão úteis para processamento de imagens e visão computacional, bem como redes neurais recorrentes, redes profundas e sistemas de crenças profundas são exemplos de redes neurais multicamadas. CNNs, por exemplo, podem ter dezenas de camadas que funcionam sequencialmente em uma imagem. Tudo isso é fundamental para entender como as redes neurais modernas funcionam.