Rede Neural (Artificial Neural Network)

Última atualização: 11 de Junho de 2025

As redes neurais são um componente fundamental do Machine Learning e, especialmente, do Deep Learning. Elas são capazes de aprender padrões complexos a partir de dados e são usadas para resolver uma ampla variedade de tarefas, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, previsão e muito mais.

Estrutura Básica de uma Rede Neural:

Uma rede neural típica é composta por três tipos de camadas:

• Camada de Entrada (Input Layer): Recebe os dados brutos de entrada (as features do problema). Cada neurônio na camada de entrada geralmente corresponde a uma feature.
• Camadas Ocultas (Hidden Layers): Camadas intermediárias entre a camada de entrada e a de saída. É aqui que a maior parte da "mágica" do aprendizado acontece. As redes neurais podem ter uma ou múltiplas camadas ocultas (no caso de redes profundas, usadas em Deep Learning). Cada neurônio em uma camada oculta recebe entradas dos neurônios da camada anterior, realiza um cálculo e passa sua saída para os neurônios da próxima camada.
• Camada de Saída (Output Layer): Produz o resultado final da rede (a previsão ou classificação). O número de neurônios e a função de ativação na camada de saída dependem da tarefa específica (ex: um neurônio para regressão, múltiplos neurônios com softmax para classificação multiclasse).

Funcionamento de um Neurônio Artificial:

Cada neurônio em uma rede neural (exceto os da camada de entrada) realiza duas operações principais:

1. Soma Ponderada: O neurônio recebe entradas de múltiplos neurônios da camada anterior. Cada uma dessas conexões tem um "peso" associado, que representa a força ou importância daquela conexão. O neurônio calcula uma soma ponderada dessas entradas (cada entrada multiplicada pelo seu peso) e adiciona um "viés" (bias), que é outro parâmetro aprendido.
2. Função de Ativação: O resultado da soma ponderada é então passado através de uma "função de ativação". Essa função introduz não-linearidade no modelo, permitindo que a rede aprenda relações complexas nos dados. Exemplos comuns de funções de ativação incluem Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit), Tanh.

A saída da função de ativação de um neurônio se torna a entrada para os neurônios da próxima camada.

Treinamento de Redes Neurais:

O processo de "treinar" uma rede neural envolve ajustar os pesos e vieses de todas as conexões para que a rede produza as saídas desejadas para um conjunto de entradas de treinamento. Isso é geralmente feito usando um algoritmo chamado Backpropagation, juntamente com um método de otimização como o Gradiente Descendente.

A rede processa os dados de treinamento, calcula o erro entre suas previsões e os valores reais, e então ajusta os pesos de forma iterativa para minimizar esse erro.

Tipos de Redes Neurais:

Existem muitas arquiteturas diferentes de redes neurais, projetadas para diferentes tipos de problemas, como:

• Redes Neurais Feedforward (as mais simples)
• Redes Neurais Convolucionais (CNNs) - para imagens
• Redes Neurais Recorrentes (RNNs) - para dados sequenciais
• Transformers - para PLN e outras tarefas

As redes neurais são uma ferramenta poderosa e versátil na caixa de ferramentas da IA, impulsionando muitos dos avanços mais notáveis no campo.