Existem dois tipos principais de redes neurais:
- Redes Neurais Feedforward (FNN): Essas redes propagam dados dos nós de entrada através de camadas ocultas para os nós de saída sem ciclos ou loops. Eles são usados para tarefas como reconhecimento de padrões, classificação e regressão.
- Redes Neurais Recorrentes (RNN): RNNs possuem conexões que formam ciclos, permitindo-lhes exibir comportamento temporal dinâmico por meio do processamento de sequências de entradas. Eles são adequados para tarefas que envolvem dados sequenciais, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e previsão de séries temporais.
As redes neurais podem ser amplamente categorizadas em dois tipos:
- Redes Neurais Feedforward (FNN): Essas redes processam dados de maneira unidirecional, passando informações dos nós de entrada através de camadas ocultas para os nós de saída. FNNs são comumente usados para tarefas como reconhecimento de imagem, classificação e regressão.
- Redes Neurais Recorrentes (RNN): RNNs são projetadas para lidar com dados sequenciais, mantendo um estado ou memória de entradas anteriores. Isso permite que eles processem sequências de dados, tornando-os adequados para aplicações como processamento de linguagem natural, reconhecimento de escrita e reconhecimento de fala.
A aprendizagem em redes neurais normalmente envolve dois tipos principais:
- Aprendizagem Supervisionada: Na aprendizagem supervisionada, a rede aprende a partir de dados de treinamento rotulados, onde as entradas são emparelhadas com as saídas alvo correspondentes. A rede ajusta seus parâmetros por meio de algoritmos de otimização iterativos para minimizar a diferença entre os resultados previstos e reais, permitindo generalizar e fazer previsões sobre dados novos e invisíveis.
- Aprendizagem Não Supervisionada: A aprendizagem não supervisionada envolve treinar a rede em dados não rotulados, onde a rede identifica padrões, estruturas ou relacionamentos dentro dos dados sem orientação explícita. As tarefas comuns incluem clustering, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias, ajudando a descobrir insights e estruturas ocultas dos dados.
As duas partes principais das redes neurais são:
- Neurônios (Nós): Neurônios são as unidades fundamentais que processam e transmitem informações dentro de uma rede neural. Cada neurônio recebe sinais de entrada, aplica pesos e tendências e envia um resultado para a próxima camada ou como saída final.
- Conexões (Pesos): As conexões entre neurônios representam o fluxo de informações em uma rede neural. Cada conexão está associada a um peso que determina a força do relacionamento entre os neurônios conectados. Ajustar esses pesos durante o treinamento permite que a rede aprenda e se adapte a diferentes tarefas e padrões de dados.
As redes neurais artificiais (RNAs) abrangem várias arquiteturas, mas dois tipos principais incluem:
- Redes Neurais Feedforward (FNN): As FNNs processam dados de maneira unidirecional, passando informações dos nós de entrada através de camadas ocultas para os nós de saída. Eles são eficazes para tarefas que exigem reconhecimento, classificação e regressão de padrões.
- Redes Neurais Recorrentes (RNN): RNNs são projetadas para lidar com dados sequenciais, mantendo uma memória de entradas anteriores por meio de loops de feedback. Isso permite que eles processem dados de séries temporais, sequências de linguagem natural e outros tipos de dados sequenciais de maneira eficaz.