Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Aprenda O Que É um Neurônio? | Conceito de Rede Neural
Introdução às Redes Neurais

bookO Que É um Neurônio?

Neurônio Único

Um neurônio é a unidade fundamental de uma rede neural, responsável pelo processamento de informações. Ele recebe dados de entrada (quaisquer dados codificados como valores numéricos), processa-os e encaminha o resultado adiante. Cada entrada recebe um peso, que determina sua importância no cálculo do neurônio.

O funcionamento de cada neurônio pode ser dividido em 4 etapas:

  1. Recebimento de entrada: um neurônio recebe múltiplas entradas, representadas como x1x_1, x2x_2, x3x_3, etc;
  2. Aplicação de pesos: cada entrada é multiplicada por um peso correspondente w1w_1, w2w_2, w3w_3, etc., que define sua relevância. Inicialmente, esses pesos são definidos aleatoriamente, mas posteriormente são ajustados durante o treinamento utilizando um método chamado retropropagação, que será abordado posteriormente;
  3. Soma: as entradas ponderadas são somadas (w1×x1+w2×x2+...w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ...);
  4. Função de ativação: essa soma é passada por uma função de ativação, que a transforma na saída do neurônio. A escolha da função de ativação depende do problema que a rede neural está tentando resolver.
Note
Nota

Todos os valores (entradas, pesos e saídas) são números de ponto flutuante, geralmente variando de -1 a 1. Caso os dados originais não estejam nesse formato, é necessário realizar um pré-processamento.

Neurônio como Parte de uma Rede Neural

A saída do neurônio serve como entrada para a próxima camada de neurônios. Esse processo continua por várias camadas até que a rede produza um resultado final.

Durante o processo de aprendizado, os pesos do neurônio são ajustados de forma a minimizar o erro entre os valores previstos pela rede neural e os valores reais.

Se a rede comete um erro, ela atualiza os pesos para melhorar as previsões futuras.

Aprimorando essas conexões ao longo do tempo, a rede neural aprende padrões nos dados e melhora sua precisão na resolução de tarefas.

1. O que é uma função de ativação?

2. O que os pesos de um neurônio indicam?

3. O que é o algoritmo de retropropagação?

question mark

O que é uma função de ativação?

Select the correct answer

question mark

O que os pesos de um neurônio indicam?

Select the correct answer

question mark

O que é o algoritmo de retropropagação?

Select the correct answer

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 5

Pergunte à IA

expand

Pergunte à IA

ChatGPT

Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo

Suggested prompts:

Can you explain what an activation function is and why it's important?

How are the weights in a neuron updated during training?

What are some common types of activation functions used in neural networks?

Awesome!

Completion rate improved to 4

bookO Que É um Neurônio?

Deslize para mostrar o menu

Neurônio Único

Um neurônio é a unidade fundamental de uma rede neural, responsável pelo processamento de informações. Ele recebe dados de entrada (quaisquer dados codificados como valores numéricos), processa-os e encaminha o resultado adiante. Cada entrada recebe um peso, que determina sua importância no cálculo do neurônio.

O funcionamento de cada neurônio pode ser dividido em 4 etapas:

  1. Recebimento de entrada: um neurônio recebe múltiplas entradas, representadas como x1x_1, x2x_2, x3x_3, etc;
  2. Aplicação de pesos: cada entrada é multiplicada por um peso correspondente w1w_1, w2w_2, w3w_3, etc., que define sua relevância. Inicialmente, esses pesos são definidos aleatoriamente, mas posteriormente são ajustados durante o treinamento utilizando um método chamado retropropagação, que será abordado posteriormente;
  3. Soma: as entradas ponderadas são somadas (w1×x1+w2×x2+...w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ...);
  4. Função de ativação: essa soma é passada por uma função de ativação, que a transforma na saída do neurônio. A escolha da função de ativação depende do problema que a rede neural está tentando resolver.
Note
Nota

Todos os valores (entradas, pesos e saídas) são números de ponto flutuante, geralmente variando de -1 a 1. Caso os dados originais não estejam nesse formato, é necessário realizar um pré-processamento.

Neurônio como Parte de uma Rede Neural

A saída do neurônio serve como entrada para a próxima camada de neurônios. Esse processo continua por várias camadas até que a rede produza um resultado final.

Durante o processo de aprendizado, os pesos do neurônio são ajustados de forma a minimizar o erro entre os valores previstos pela rede neural e os valores reais.

Se a rede comete um erro, ela atualiza os pesos para melhorar as previsões futuras.

Aprimorando essas conexões ao longo do tempo, a rede neural aprende padrões nos dados e melhora sua precisão na resolução de tarefas.

1. O que é uma função de ativação?

2. O que os pesos de um neurônio indicam?

3. O que é o algoritmo de retropropagação?

question mark

O que é uma função de ativação?

Select the correct answer

question mark

O que os pesos de um neurônio indicam?

Select the correct answer

question mark

O que é o algoritmo de retropropagação?

Select the correct answer

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 5
some-alt