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3 de setembro, 2019

As Redes Neurais Convolucionais no Deep Learning

Os avanços em visão computacional no deep learning foram aperfeiçoados com o tempo, principalmente sobre um algoritmo particular — as redes neurais convolucionais. A Inteligência Artificial tem cada vez mais conseguido preencher a lacuna entre as capacidades dos seres humanos e das máquinas. Pesquisadores e entusiastas trabalham em várias áreas, como a visão computacional, para fazer coisas incríveis acontecerem. A agenda para esse campo é permitir que máquinas vejam o mundo como os humanos, o percebam de maneira semelhante e até usem o conhecimento para uma infinidade de tarefas, como reconhecimento de imagem e vídeo, análise e classificação de imagens, recriação de mídia, processamento de linguagem natural, entre outros.

Mas o que são as Redes Neurais Convolucionais?

Uma Rede Neural Convolucional (ConvNet) é um algoritmo de aprendizado profundo que pode captar uma imagem de entrada e atribuir importâncias como pesos e vieses a vários aspectos e objetos da imagem e ser capaz de diferenciar umas das outras. O pré-processamento exigido em uma ConvNet é muito menor em comparação a outros algoritmos de classificação. Enquanto nos métodos primitivos os filtros são feitos à mão, os ConvNets têm a capacidade de aprender sozinhos esses filtros ou características. A arquitetura de uma ConvNet é análoga àquela do padrão de conectividade de neurônios no cérebro humano e foi inspirada na organização do córtex visual. As Redes Neurais Convolucionais no Deep Learning

Por que as Redes Neurais Convolucionais são usadas?

Para um computador, uma imagem não é nada além de uma matriz de valores de pixels. Então, por que não apenas achatar uma matriz de imagem 3x3 em um vetor 9x1, por exemplo, para fins de classificação? Em casos de imagens binárias extremamente básicas, o método pode mostrar uma pontuação média de precisão durante a previsão de classes, mas teria pouca ou nenhuma precisão quando se trata de imagens complexas. Uma rede neural convolucional pode ser treinada para entender melhor a sofisticação da imagem através da convolução. A arquitetura executa um melhor ajuste ao conjunto de dados da imagem devido à redução no número de parâmetros envolvidos e à capacidade de reutilização dos pesos.

O que é a convolução usada nas redes neurais?

Uma convolução é a aplicação simples de um filtro a uma entrada que resulta em uma ativação. A aplicação repetida do mesmo filtro a uma entrada resulta em um mapa de ativações chamado mapa de recurso, indicando os locais e a força de um recurso detectado em uma entrada, como uma imagem. A inovação de redes neurais convolucionais é a capacidade de aprender automaticamente um grande número de filtros em paralelo específico a um conjunto de dados de treinamento sob as restrições de um problema específico de modelagem preditiva, como a classificação de imagens. O resultado são recursos altamente específicos que podem ser detectados em qualquer lugar nas imagens de entrada. O que é a convolução usada nas redes neurais? A função da ConvNet é reduzir as imagens para uma forma mais fácil de processar, sem perder recursos que são críticos para obter uma boa previsão. Isso é importante para projetar uma arquitetura que não seja apenas boa em recursos de aprendizado, mas também escalável para conjuntos de dados massivos. Gostou de aprender sobre as Redes Neurais Convolucionais? Continue aprendendo e veja também nosso post sobre o aprendizado não supervisionado no Machine Learning!

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