Os neurónios artificiais, também conhecidos como nós, são os blocos de construção fundamentais das redes neuronais artificiais. Foram concebidos para simular o comportamento dos neurónios biológicos do cérebro humano, que são responsáveis pela transmissão e processamento de informações. Um neurónio artificial recebe informação de uma ou várias fontes, processa a informação e produz um sinal de saída que é transmitido a outros neurónios ou utilizado para executar uma tarefa específica.
Os três elementos essenciais de um neurónio artificial são a entrada, a função de activação e a saída. A entrada refere-se aos sinais ou dados recebidos pelo neurónio de outros neurónios ou de fontes externas. A função de activação é uma função matemática que determina a saída do neurónio com base na sua entrada. Existem diferentes tipos de funções de activação, como a função sigmóide, a função da unidade linear rectificada (ReLU) e a função da tangente hiperbólica (tanh), cada uma com as suas características e aplicações únicas. Finalmente, a saída é o sinal produzido pelo neurónio após a aplicação da função de activação.
Uma rede neuronal artificial é um conjunto de neurónios interligados que trabalham em conjunto para realizar uma tarefa específica, como o reconhecimento de imagens, o reconhecimento de voz ou o processamento de linguagem natural. Os elementos fundamentais de uma rede neuronal incluem a camada de entrada, as camadas ocultas e a camada de saída. A camada de entrada recebe os dados de entrada, que são depois processados pelas camadas ocultas utilizando vários algoritmos e funções de activação. A camada de saída produz o resultado final da rede, que pode ser uma classificação, uma previsão ou uma decisão.
Uma rede neuronal convolucional (CNN) é um tipo específico de rede neuronal que é normalmente utilizado em aplicações de visão computacional. Foi concebida para processar imagens e extrair características que são relevantes para a tarefa em causa. Uma CNN é constituída por várias camadas, incluindo camadas convolucionais, camadas de pooling e camadas totalmente ligadas. As camadas convolucionais aplicam filtros à imagem de entrada para extrair características como arestas, cantos e texturas. As camadas de pooling reduzem a dimensionalidade dos mapas de características, enquanto as camadas totalmente ligadas efectuam a classificação ou a previsão com base nas características extraídas.
A descida de gradiente é um algoritmo de optimização normalmente utilizado na aprendizagem automática para minimizar o erro ou a função de perda de um modelo. O objectivo da descida gradiente é encontrar os valores ideais dos parâmetros do modelo que minimizam a diferença entre a saída prevista e a saída real. Funciona ajustando iterativamente os parâmetros do modelo na direcção da descida mais acentuada da função de erro, até ser atingido o mínimo. Existem diferentes variantes de descida de gradiente, como a descida de gradiente estocástica (SGD), que utiliza um subconjunto aleatório dos dados de treino para actualizar os parâmetros do modelo em cada iteração e é mais eficiente para grandes conjuntos de dados.
Em conclusão, os neurónios artificiais são os elementos básicos das redes neuronais artificiais, que são utilizadas numa vasta gama de aplicações no domínio da aprendizagem automática e da inteligência artificial. Os elementos fundamentais de uma rede neuronal incluem a camada de entrada, as camadas ocultas e a camada de saída, enquanto uma CNN é um tipo específico de rede neuronal concebida para o processamento de imagens. A descida do gradiente é um algoritmo de optimização utilizado para minimizar o erro ou a função de perda de um modelo e é um elemento crucial na formação de redes neuronais.
Uma rede neuronal humana é uma rede complexa de neurónios interligados no cérebro humano que comunicam entre si para processar e transmitir informações por todo o corpo. É responsável por várias funções cognitivas, como a percepção, a memória, a aprendizagem e a tomada de decisões. A rede neuronal humana é altamente adaptável e pode alterar a sua estrutura e função em resposta a diferentes experiências e estímulos ambientais.
O abandono é uma técnica utilizada em redes neurais para evitar o sobreajuste. Funciona eliminando aleatoriamente (ou seja, colocando a zero) uma determinada percentagem dos neurónios numa camada durante o treino. Isto força os neurónios restantes a aprender características mais robustas e evita que a rede dependa demasiado de um neurónio em particular. Durante o teste, todos os neurónios são utilizados, mas as suas saídas são reduzidas pela taxa de desistência para garantir que a saída global da rede permanece a mesma que durante o treino.