Implementação de Rede Neural

Você agora alcançou um estágio em que possui o conhecimento essencial de TensorFlow para criar redes neurais por conta própria. Embora a maioria das redes neurais do mundo real seja complexa e normalmente construída utilizando bibliotecas de alto nível como o Keras, construiremos uma rede básica utilizando ferramentas fundamentais do TensorFlow. Essa abordagem proporciona experiência prática com manipulação de tensores em baixo nível, ajudando a compreender os processos subjacentes.

Em cursos anteriores como Introdução às Redes Neurais, você deve se lembrar do tempo e esforço necessários para construir até mesmo uma rede neural simples, tratando cada neurônio individualmente.

O TensorFlow simplifica significativamente esse processo. Ao utilizar tensores, é possível encapsular cálculos complexos, reduzindo a necessidade de codificação detalhada. Nossa principal tarefa é configurar um pipeline sequencial de operações com tensores.

Aqui está um breve lembrete dos passos para iniciar o processo de treinamento de uma rede neural:

Preparação dos Dados e Criação do Modelo

A fase inicial do treinamento de uma rede neural envolve a preparação dos dados, abrangendo tanto os entradas quanto as saídas das quais a rede irá aprender. Além disso, os hiperparâmetros do modelo são definidos – estes são os parâmetros que permanecem constantes durante todo o processo de treinamento. Os pesos são inicializados, normalmente extraídos de uma distribuição normal, e os biases, que geralmente são definidos como zero.

Propagação Direta

Na propagação direta, cada camada da rede normalmente segue estes passos:

1. Multiplicar a entrada da camada por seus pesos.
2. Adicionar um viés ao resultado.
3. Aplicar uma função de ativação a essa soma.

Em seguida, o erro pode ser calculado.

Propagação Reversa

O próximo passo é a propagação reversa, onde ajustamos os pesos e vieses com base em sua influência sobre o erro. Essa influência é representada pelo gradiente, que o Gradient Tape do TensorFlow calcula automaticamente. Atualizamos os pesos e vieses subtraindo o gradiente, escalado pela taxa de aprendizado.

Loop de Treinamento

Para treinar a rede neural de forma eficaz, os passos de treinamento são repetidos várias vezes enquanto se acompanha o desempenho do modelo. Idealmente, a loss deve diminuir ao longo das épocas.

Conclusão

Como a função XOR é uma tarefa relativamente simples, não é necessário utilizar técnicas avançadas como ajuste de hiperparâmetros, divisão de conjunto de dados ou construção de pipelines de dados complexos neste estágio. Este exercício é apenas um passo em direção à construção de redes neurais mais sofisticadas para aplicações do mundo real.

Dominar esses conceitos básicos é fundamental antes de avançar para técnicas de construção de redes neurais mais avançadas nos próximos cursos, onde utilizaremos a biblioteca Keras e exploraremos métodos para aprimorar a qualidade do modelo com os recursos avançados do TensorFlow.