Redes Neurais Artificiais (ANNs) são a base da IA Generativa moderna. Elas são projetadas para reconhecer padrões, aprender representações e gerar dados que imitam distribuições do mundo real. Esta visão geral apresenta de forma concisa e abrangente as ANNs, destacando sua importância na IA Generativa.

Estrutura das Redes Neurais

Neurônios e Camadas

Uma rede neural consiste em unidades interconectadas chamadas neurônios, que são organizadas em camadas:

• Camada de Entrada: recebe dados brutos (por exemplo, imagens, texto, entradas numéricas);
• Camadas Ocultas: processam e transformam os dados utilizando conexões ponderadas;
• Camada de Saída: produz previsões ou classificações.

Cada neurônio aplica uma soma ponderada às suas entradas e passa o resultado por uma função de ativação:

onde:

• $x_i$ são os valores de entrada;
• $\omega_i$ são os pesos;
• $b$ é o termo de viés;
• $z$ é a soma ponderada passada para a função de ativação.

Funções de Ativação

Funções de ativação introduzem não linearidade, permitindo que as redes aprendam padrões complexos. Funções de ativação comuns incluem:

• Sigmoid, utilizada para probabilidades: $\sigma(z)=\dfrac{1}{1+e^{-z}}$

• ReLU (Unidade Linear Retificada), comumente utilizada em redes profundas: $f(z)=\max(0,z)$

• Tanh, útil para saídas centradas em zero: $\tanh(z)=\dfrac{e^z-e^{-z}}{e^z+e^{-z}}$

Propagação Direta e Retropropagação

Propagação Direta

Propagação direta refere-se ao processo de passar as entradas pela rede para calcular a saída. Cada neurônio calcula:

onde $f(z)$ é a função de ativação.

Retropropagação e Descenso do Gradiente

Para melhorar as previsões, as RNAs ajustam os pesos utilizando a retropropagação, que minimiza o erro por meio do descenso do gradiente. A regra de atualização dos pesos no descenso do gradiente é:

onde:

• $\eta$ é a taxa de aprendizado;
• $L$ é a função de perda;
• $\frac{\partial L}{\partial \omega_i}$ é o gradiente da perda em relação a $\omega_i$.

Funções de Perda e o Processo de Treinamento

Funções de Perda

Funções de perda medem a diferença entre os valores previstos e os valores reais. Funções de perda comuns incluem:

• Erro Quadrático Médio (MSE) (para regressão):

• Perda de Entropia Cruzada (para classificação):

onde:

• $y_i$ é o rótulo verdadeiro;
• $\hat{y}_i$ é a probabilidade prevista.

Processo de Treinamento

1. Inicialização dos pesos aleatoriamente;
2. Realização da propagação direta para calcular as previsões;
3. Cálculo da perda utilizando a função de perda escolhida;
4. Utilização da retropropagação para calcular as atualizações dos pesos;
5. Atualização dos pesos utilizando o gradiente descendente;
6. Repetição por múltiplas épocas até a convergência da rede.

O Teorema da Aproximação Universal e o Deep Learning

Teorema da Aproximação Universal

O Teorema da Aproximação Universal afirma que uma rede neural com pelo menos uma camada oculta pode aproximar qualquer função contínua, desde que haja neurônios suficientes e pesos adequados. Isso justifica por que as RNAs podem modelar relações altamente complexas.

Deep Learning e Sua Importância

O Deep Learning expande as RNAs ao adicionar várias camadas ocultas, permitindo:

• Extrair características hierárquicas (útil em processamento de imagens e PNL);
• Modelar distribuições de probabilidade complexas (essencial para IA Generativa);
• Aprender sem engenharia manual de características (como visto em aprendizado auto-supervisionado).

Conclusão

Este capítulo apresentou os princípios fundamentais das RNAs, enfatizando sua estrutura, processo de aprendizado e importância no deep learning. Esses conceitos formam a base para técnicas avançadas de IA Generativa, como GANs e VAEs, que dependem de redes neurais para gerar dados realistas.