Uma rede neural refere-se a um modelo computacional inspirado na estrutura e no funcionamento das redes neurais biológicas encontradas no cérebro humano. Consiste em nós interconectados chamados neurônios, organizados em camadas. Cada neurônio processa dados de entrada, aplica pesos e tendências e passa o resultado por uma função de ativação para produzir uma saída. As redes neurais são projetadas para aprender com os dados por meio de ajustes iterativos de pesos, permitindo-lhes reconhecer padrões, fazer previsões ou executar tarefas como classificação e regressão com base em padrões aprendidos.
Um exemplo de rede neural é uma rede neural feedforward usada para classificação de imagens. Neste cenário, a rede neural compreende uma camada de entrada que recebe valores de pixel de uma imagem, camadas ocultas que realizam cálculos e extração de recursos através de conexões ponderadas e uma camada de saída que prevê o rótulo de classe da imagem (por exemplo, gato ou cachorro). Através do treinamento com imagens rotuladas, a rede aprende a identificar características como bordas, texturas e formas, permitindo a classificação precisa de imagens novas e invisíveis com base em padrões aprendidos.
Uma rede neural convolucional (CNN) é um tipo especializado de rede neural projetada para processar dados estruturados em forma de grade, como imagens. As CNNs incorporam camadas convolucionais que aplicam filtros aos dados de entrada, extraindo hierarquias espaciais e recursos como bordas e texturas. Essas camadas são seguidas por camadas de agrupamento que reduzem a resolução dos mapas de recursos para reduzir as dimensões espaciais, preservando informações essenciais. As CNNs são amplamente utilizadas em tarefas como reconhecimento de imagens, detecção de objetos e segmentação de imagens devido à sua capacidade de aprender e identificar automaticamente padrões em dados visuais com alta precisão e eficiência.
No aprendizado profundo, um neurônio se refere a uma unidade fundamental dentro de uma rede neural que realiza cálculos nos dados de entrada. Cada neurônio recebe sinais de entrada, aplica pesos e tendências a essas entradas, calcula uma soma ponderada e depois passa o resultado por uma função de ativação para produzir uma saída. Os neurônios são organizados em camadas dentro de redes neurais, onde cada camada processa e transforma representações de dados para capturar características cada vez mais abstratas. Os neurônios em modelos de aprendizagem profunda, incluindo CNNs, desempenham um papel crucial na aprendizagem e na representação de relações e padrões complexos em dados, permitindo que a rede faça previsões ou decisões com base no conhecimento aprendido.