Redes Neurais - IA

O dilema da Entrada/Saída

2008-09-26T03:47:00.007-03:00

Diversas vezes que tento formular mentalmente um algoritmo de RN (Rede Neural) me vejo com essa maldita questão. Como adaptar de forma ótima as entradas e saídas do algoritmo?

Nessa postagem abordarei um pouco sobre esse assunto. Já adianto que falta muito estudo da minha parte nesta área. Mas, tentarei registrar aqui algumas noções básicas que já possuo.

Primeiro, deve-se definir o que exactamente é entrada e saída de uma RN.

Entrada

São os dados que uma RN captura do meio-ambiente. A rede deve possuir receptores capaz de lhe fornecer dados sobre o ambiente e estes são as entradas. Como veremos no futuro, as entradas na maioria dos casos serão ruidosas, isto é, sofrerão interferências do ambiente antes de serem capturadas pelos receptores ou então os próprios receptores podem não conseguir capturar os dados de forma perfeita. Mesmo assim, uma RN deve ser capaz de trabalhar com esses tipos de dados.
As entradas são representadas na forma de um vector. O qual terão seus valores constantemente actualizados pelos receptores da rede. É importante observar que a actualização dos dados de entrada não devem ser mais rápida que a velocidade da rede de processa-los.
Como exemplo citarei o sistema visual humano. Neste caso as entradas seriam os diversos feixes luminosos capturado pelos olhos.

Saída

São as informações geradas pela rede. A RN deve transformar os dados de entrada em uma representação do meio para que ela possa interpreta-lo e/ou utilizar desta para sua actuação no meio ambiente.
A saída também pode ser representada através de vector. Os valores do vector são actualizados constantemente conforme a rede processa suas entradas.
Seguindo o exemplo anterior, a saída do sistema visual seria a imagem do meio-ambiente formada no nosso cérebro.

Mas, eis que sempre surge a duvida. Como representar matematicamente o ambiente no qual a rede existe? Como representar e interpretar matematicamente as suas saídas?

Bom, neste caso, cada caso é um caso. rs

Isto é, cada problema de RN terá uma formulação diferente, afinal, serão meios diferentes e saídas diferentes. Não se pode criar uma generalização. Como podemos observar em nós mesmos, nosso sistema auditivo interpreta o mundo de forma totalmente diferente do nosso sistema visual e a resposta do nosso cérebro, nesses dois casos, também é bem diferente.

Contudo, deve haver um caminho das pedras para esse problema. Deve existir algumas regras que nos auxiliem a identificar as entradas e saídas e a melhor forma de representa-las.

Digo identificar porque o buraco é mais em baixo.

Antes de se pensar como representar uma entrada adequadamente é importante que esteja bem definido qual, ou quais, será a entrada.

Voltando ao sistema visual humano. Se fossemos projecta-lo, como faríamos? Pense na ideia. Um projecto capaz de capturar ondas eletro-magnéticas e utiliza-las para representar o ambiente.

Dai vem a pergunta. Quais ondas utilizarem? Afinal, sabemos que existem muito mais ondas além da que vemos. Porque não foi importante para nós enxergarmos essas ondas?

O mesmo vale para o sistema auditivo e os outros três sentidos.

É muito importante ter uma boa estrutura de entrada e saída da RN. A sucesso da implementação do algoritmo irá depender disso (entre muitos outros factores, obviamente).

Espero que em um futuro próximo que consiga mais informações sobre esse assunto.

O que é uma rede neural?

2008-09-10T03:08:00.010-03:00

Muitos seres vivos utilizam-se de redes neurais para captar informações do meio e transforma-las em conhecimento. A capacidade de processamento dessas redes neurais naturais é gigantesca, o que nos muito chama a atenção.

Tarefas rotineiras que realizamos no dia-a-dia, como simplesmente a utilização do nosso sistema ocular, reconhecimento de voz e identificação de padrões, são de extrema complexibilidade computacional. O que nos faz tentar migrar este modelo natural de processamento de informações, geração de conhecimento e aprendizagem para um modelo matemático na finalidade de podermos criar aplicações que utilizem deste mesmo modelo.

Uma rede neural é basicamente um método de processamento paralelo e distribuído com a finalidade de processar e reter conhecimento. Mas, como isso exatamente funciona?

Uma RN é constituída de neurônios interligados entre si. No processo é gerada uma entrada, por exemplo um sinal elétrico, que represente o meio-ambiente. A função de uma rede neural é processar o sinal do meio e gerar um sinal de saída em algum atuador com o objetivo de modificar o meio ao seu beneficio ou apenas prever o comportamento do ambiente para agregar conhecimento e futuramente utilizar dele á seu beneficio.

Considere que todos os neurônios da rede estão distribuídos em camadas. O sinal de entrada é enviado para todos os neurônios da camada inicial, cada um gera um sinal de saída e o envia á todos os neurônios da camada seguinte e assim sucessivamente até que na ultima camada o sinal gerado deverá ser enviado a um atuador. Isto forcenece a rede a capacidade de processamento paralelo, pois vários neurônios processam a mesma informação ao mesmo tempo.

Consideramos, também, que um neurônio pode ser ou não ativado. Isto é, cada neurônio processa individualmente o sinal de entrada e com isso pode gerar uma saída forte (caso seja ativado) ou uma saída fraca (caso não seja). Vamos lembrar que cada neurônio de uma camada envia seu sinal de saída a todos os neurônios da camada seguinte. Considerando que o neurônio interpreta suas entradas para gerar uma saída forte ou fraca podemos perceber que a camada seguinte irá "enxergar" os neurônios da camada anterior de uma forma forte ou fraca. Nós consideramos como entrada os sinais suficientemente fortes para "atiçar" o neurônio, com isso, entendemos que os sinais de diferentes entradas "caminham" por diferentes neurônios. Isso fornece a rede o carater de processamento distribuido. Pois, cada entrada diferente tem seu processamento distribuído em neurônios diferentes.

Cada neurônio tem uma forma diferente e independente de processar os sinais de entrada, isto é, uma característica individual de cada neurônio. Isto, além de fornecer o carater distribuído da rede, também, é uma forma de armazenar conhecimento.

Uma rede neural ao passar por um determinado processo de aprendizagem, tem as características de cada neurônio individualmente modificadas. A finalidade é tentar fazer com que alguns neurônios respondam a determinadas entradas e outros à outras entradas. Com isso as características das entradas, isto é, a representação do meio-ambiente, fica armazenada nos neurônios.

O objetivo desde tópico é apenas gerar uma ideia, mesmo que mínima, sobre o que é uma rede neural. Futuramente, mostraremos como se modela e como se comporta um neurônio artificial. Embora seja importante olhar para biologia ao se decorrer sobre este tema, eu não o farei pois meu conhecimento nessa área é totalmente escasso. Usaremos sempre modelos matemáticos para nossas representações.

Apresentação

2008-09-10T02:35:00.006-03:00

Aos interessados por redes neurais artificiais,

O objetivo desde blog é registrar o progresso e compreensão dos meus estudos na área de redes neurais (RN). Não tenho aqui um compromisso de ensinar o leitor sobre o assunto, pelo contrario, espero que, com este espaço, encontre pessoas para compartilhar meus conhecimentos e ter conhecimentos compartilhados delas, principalmente. Neste espaço tenho a esperança que se crie uma discussão relevante sobre o tema na qual todas as partes saiam ganhando.

Não tenho um cronograma de atualização para blog, ele será sempre atualizado conforme meu tempo livre e conforme meus estudos e progressos.

As postagens constaram minhas ideias e entendimento sobre diversos pontos do tema, também constaram, num futuro que espero que seja próximo, códigos fontes de exemplos de implementações de redes neurais. Sempre será indicado minhas fontes de estudos, livros e sites, assim, o visitantes deste espaço poderão se utilizar no mesmo material caso considere ser conveniente. Espero também que me sejam indicados outros materiais de interesse caso seja de conhecimentos dos visitantes.

Com isso, inicio este blog. Para manter registradas minhas ideias e não acabar me pendendo na bagunça da minha mente, e para encontrar outras pessoas com estes mesmos interesses.

Vitor S. Ribeiro