Entenda o que é uma rede neural convolucional no deep learning

Entenda o que é uma rede neural convolucional no deep learning

As capacidades dos seres humanos têm sido reproduzidas de maneira cada vez mais perfeita, graças à inteligência artificial e às máquinas. É neste contexto que entra a rede neural convolucional, que envolve a visão computacional, onde diversos pesquisadores e entusiastas trabalham incansavelmente para fazer coisas incríveis acontecerem.

Neste campo, a previsão e o objetivo é fazer com que as máquinas possam ver o mundo como os seres humanos, tendo percepções de maneira semelhante e usando a inteligência para realizar diferentes tarefas, como o reconhecimento de imagem e vídeo, que é uma funcionalidade que já conhecemos, análises e classificações de mídias, processamento de linguagem, entre outras.

Quer entender mais sobre o conceito de rede neural convolucional? Continue acompanhando.

O que é uma rede neural convolucional?

Uma Rede Neural Convolucional ou RNC, como também é conhecida, é um algoritmo de deep learning que é capaz de captar uma imagem de entrada e atribuir importâncias e diferenciar aspectos e objetos presentes nela.

É importante destacar que o pré-processamento de uma RNC é muito menor do que outros algoritmos de classificação. Normalmente, nos métodos mais primitivos, os filtros são desenvolvidos à mão, enquanto que, na rede neural convolucional, eles podem captar esses filtros ou características por conta própria.

De acordo com o livro "Neural Networks and Learning Machines", de Simon Haykin, a estrutura de uma rede neural convolucional é dividida em três objetivos principais. Conheça cada uma delas:

Extração de características

Ao receber os sinais de entrada de um campo receptível, é possível extrair as características locais. Isso faz com que a posição exata de cada pixel, no caso de uma imagem, seja irrelevante, ou seja, não é importante saber onde um determinado objeto se encontra, desde que os aspectos que o compõem estejam organizados e conectados da mesma forma.

Mapeamento de características

Cada camada computacional da rede neural convolucional é composta por diferentes mapas de características, que dão robustez ao modelo, fazendo com que seja possível lidar com variações, como distorção, rotação ou translação na imagem.

Subamostragem

A camada de subamostragem é aplicada para coletar amostras de cada mapa de característica, produzindo uma sumarização.


Por que as redes neurais convolucionais são usadas?

Uma rede neural convolucional é utilizada para se trabalhar com imagens. Dependendo da maneira que for aplicada, pode facilitar o entendimento mais complexo da visão computacional, em prol de tarefas, como análise de sentimentos, detecção de objetos, reconhecimento e categorização, entre outros.

Para um computador, uma simples imagem não significa muito mais do que uma matriz de valores de pixels. Neste contexto, a RNC pode ser treinada para entender a sofisticação dela, através da convolução.

Seu processo ajusta o conjunto de dados da imagem, devido à redução no número de parâmetros envolvidos, além da capacidade de reutilização dos pesos.

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O que é a convolução usada nas redes neurais?

A convolução é a aplicação de um filtro na entrada da rede. O processo de entrar, que acontece repetidas vezes, resulta em um mapa de ativações, indicando os locais e os seus recursos, como em uma imagem, por exemplo.

Na rede neural convolucional, uma das características mais importantes e inovadoras é a capacidade de aprender automaticamente um grande número de filtros, em paralelo a um conjunto de dados de treinamento para uma funcionalidade específica, como a classificação de imagens, por exemplo.

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