O 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.
A operação de cada neurônio pode ser dividida em quatro etapas principais:
- Recebimento de entradas: o neurônio aceita múltiplas entradas, representadas como x1, x2, x3, e assim por diante;
- Aplicação de pesos: cada entrada é multiplicada por um peso correspondente (w1, w2, w3, etc.), que determina sua importância. Esses pesos são inicialmente definidos de forma aleatória e posteriormente ajustados durante o treinamento por meio de um processo chamado retropropagação, explicado em um capítulo posterior;
- Soma: o neurônio calcula a soma ponderada de suas entradas — w1×x1+w2×x2+...;
- Função de ativação: o resultado é passado por uma função de ativação, que o transforma na saída do neurônio. A função de ativação específica depende da tarefa que a rede neural busca resolver.
Todos os valores (entradas, pesos e saídas) são números de ponto flutuante, geralmente variando de -1 a 1. Se os dados originais não estiverem 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 aprendizagem, 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?
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A operação de cada neurônio pode ser dividida em quatro etapas principais:
- Recebimento de entradas: o neurônio aceita múltiplas entradas, representadas como x1, x2, x3, e assim por diante;
- Aplicação de pesos: cada entrada é multiplicada por um peso correspondente (w1, w2, w3, etc.), que determina sua importância. Esses pesos são inicialmente definidos de forma aleatória e posteriormente ajustados durante o treinamento por meio de um processo chamado retropropagação, explicado em um capítulo posterior;
- Soma: o neurônio calcula a soma ponderada de suas entradas — w1×x1+w2×x2+...;
- Função de ativação: o resultado é passado por uma função de ativação, que o transforma na saída do neurônio. A função de ativação específica depende da tarefa que a rede neural busca resolver.
Todos os valores (entradas, pesos e saídas) são números de ponto flutuante, geralmente variando de -1 a 1. Se os dados originais não estiverem nesse formato, é necessário realizar um pré-processamento.
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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 aprendizagem, 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.
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