Deep Learning Book
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Ao treinar redes neurais, várias decisões precisam ser tomadas em relação às configurações (hiperparâmetros) usadas, a fim de obter um bom desempenho. Um desses hiperparâmetros é o número de épocas de treinamento: ou seja, quantas passagens completas do conjunto de dados (épocas) devem ser usadas? Se usarmos poucas épocas, poderemos ter problemas de underfitting (ou …
Vamos continuar a discussão do capítulo anterior sobre a escolha dos hiperparâmetros de um modelo de rede neural, estudando um dos mais importantes, a taxa de aprendizado. Suponha que executemos três redes neurais artificiais sendo treinadas com o dataset MNIST com três taxas de aprendizado diferentes, η = 0.025, η = 0.25 e η = …
Até agora não explicamos como foram escolhidos os valores dos hiperparâmetros como a taxa de aprendizado, η, o parâmetro de regularização, λ e assim por diante. Fornecemos valores que funcionaram muito bem, mas, na prática, quando você está usando redes neurais para resolver um problema, pode ser difícil encontrar bons parâmetros. Neste capítulo, começamos nosso …
Quando criamos nossas redes neurais, temos que fazer escolhas para os valores iniciais de pesos e vieses (bias). Até agora, nós os escolhemos de acordo com uma prescrição que discutimos nos capítulos anteriores. Só para lembrar, a prescrição era escolher tanto os pesos quanto os vieses usando variáveis aleatórias Gaussianas independentes, normalizadas para ter a …
Vimos anteriormente que a precisão da classificação com o dataset MNIST caiu para porcentagens em torno de 80%, quando usamos apenas 1.000 imagens de treinamento. Não é de surpreender que isso aconteça, uma vez que menos dados de treinamento significam que nossa rede será exposta a menos variações na forma como os seres humanos escrevem …
Dropout é uma técnica radicalmente diferente para regularização. Ao contrário da Regularização L1 e L2, o Dropout não depende da modificação da função de custo. Em vez disso, no Dropout, modificamos a própria rede. Deixe-me descrever a mecânica básica de Como Funciona o Dropout? antes de entender porque ele funciona e quais são os resultados. Suponha que …
Existem muitas técnicas de regularização além da Regularização L2 que vimos no capítulo anterior. De fato, tantas técnicas foram desenvolvidas que é difícil resumir todas elas. Neste e nos próximos dois capítulos, vamos descrever brevemente três outras abordagens para reduzir o overfitting: Regularização L1, Dropout e aumento artificial do tamanho do conjunto de treinamento. Não …
Vimos no capítulo anterior que a regularização ajuda a reduzir o overfitting. Isso é encorajador, mas, infelizmente, não é óbvio porque a regularização ajuda a resolver o overfitting! Uma história padrão que as pessoas contam para explicar o que está acontecendo segue mais ou menos esse raciocínio: pesos menores são, em certo sentido, de menor …
Aumentar a quantidade de dados de treinamento é uma maneira de reduzir o overfitting. Mas existem outras maneiras de reduzir a extensão de ocorrência do overfitting? Uma abordagem possível é reduzir o tamanho da nossa rede. No entanto, redes grandes têm o potencial de serem mais poderosas do que redes pequenas e essa é uma …
O físico Enrico Fermi, ganhador do Prêmio Nobel de Física em 1938, foi questionado sobre sua opinião em relação a um modelo matemático que alguns colegas haviam proposto como a solução para um importante problema de física não resolvido. O modelo teve excelente performance no experimento, mas Fermi estava cético. Ele perguntou quantos parâmetros livres …
A Cross-Entropy (ou entropia cruzada, se você preferir o termo em português) é fácil de implementar como parte de um programa que aprende usando gradiente descendente e backpropagation. Faremos isso nos próximos capítulos quando treinarmos uma rede completa, desenvolvendo uma versão melhorada do nosso programa anterior para classificar os dígitos manuscritos do dataset MNIST. O …
Quando um jogador de tênis está aprendendo a praticar o esporte, ele geralmente passa a maior parte do tempo desenvolvendo o movimento do corpo. Apenas gradualmente ele desenvolve as tacadas, aprende a movimentar a bola com precisão para a quadra adversária e com isso vai construindo sua técnica, que se aprimora à medida que ele …
Depois de compreender como funciona o backpropagation, podemos agora entender o código usado em alguns capítulos anteriores para implementar o algoritmo (o qual vamos reproduzir aqui). O arquivo com o código completo pode ser encontrado no repositório do livro no Github. Em nosso código nós temos os métodos update_mini_batch e backprop da classe Network. Em …
O backpropagation é indiscutivelmente o algoritmo mais importante na história das redes neurais – sem backpropagation (eficiente), seria impossível treinar redes de aprendizagem profunda da forma que vemos hoje. O backpropagation pode ser considerado a pedra angular das redes neurais modernas e aprendizagem profunda. Neste capítulo, vamos compreender como o backpropagation é usado no treinamento das …
No último capítulo, vimos como as redes neurais podem aprender seus pesos e bias usando o algoritmo de gradiente descendente. Houve, no entanto, uma lacuna na nossa explicação: não discutimos como calcular o gradiente da função de custo. Neste capítulo, explicaremos sobre um algoritmo usado para calcular esses gradientes, um algoritmo conhecido como backpropagation. Como …
Ok. Chegou a hora. Vamos escrever um programa em linguagem Python que aprenda como reconhecer dígitos manuscritos, usando Stochastic Gradient Descent e o dataset de treinamento MNIST. Se você chegou até aqui sem ler os capítulos anteriores, então pare imediatamente, leia os últimos 12 capítulos e depois volte aqui! Não tenha pressa! Não existe atalho para …
No capítulo anterior definimos o design para a nossa rede neural e agora podemos começar o processo de aprendizado de máquina. Neste capítulo você vai compreender o que é o Aprendizado Com a Descida do Gradiente. A primeira coisa que precisamos é um conjunto de dados para o treinamento da rede. Usaremos o conjunto de …
Na primeira parte deste livro online, durante os 10 primeiros capítulos, definimos e estudamos o universo das redes neurais artificias. Neste ponto você já deve ter uma boa compreensão sobre que são estes algoritmos e como podem ser usados, além da importância das redes neurais para a construção de sistemas de Inteligência Artificial. Estamos prontos …
O Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é necessário para resolver tarefas que são muito complexas para os humanos. Algumas tarefas são tão complexas que é impraticável, senão impossível, que os seres humanos consigam explicar todas as nuances envolvidas. Então, em vez disso, fornecemos uma grande quantidade de dados para um algoritmo de aprendizado de máquina …
No capítulo 11 vamos desenvolver uma rede neural para classificação de dígitos manuscritos, usando linguagem Python (caso ainda não saiba trabalhar com a linguagem, comece agora mesmo com nosso curso online totalmente gratuito Python Fundamentos Para Análise de Dados). Mas antes, vamos compreender a terminologia que será muito útil quando estivermos desenvolvendo nosso modelo, estudando …
Neste capítulo estudaremos um importante componente de uma rede neural artificial, a Função de Ativação. Este capítulo é uma introdução ao tema e voltaremos a ele mais adiante quando estudarmos as arquiteturas avançadas de Deep Learning. Este capítulo pode ser um pouco desafiador, pois começaremos a introduzir conceitos mais avançados, que serão muito úteis na …
O Perceptron é um modelo matemático de um neurônio biológico. Enquanto nos neurônios reais o dendrito recebe sinais elétricos dos axônios de outros neurônios, no Perceptron estes sinais elétricos são representados como valores numéricos. Nas sinapses entre dendritos e axônio, os sinais elétricos são modulados em várias quantidades. Isso também é modelado no Perceptron multiplicando …
Você sabe quais são as principais arquiteturas de redes neurais artificias? Não. Então analise cuidadosamente a imagem abaixo (excelente trabalho criado pela equipe do Asimov Institute, cujo link você encontra na seção de referências ao final deste capítulo): Incrível, não? São diversas arquiteturas, usadas para resolver diferentes tipos de problemas, como por exemplo as …
O sistema visual humano é uma das maravilhas do mundo. Considere a seguinte sequência de dígitos manuscritos: A maioria das pessoas reconhece sem esforço esses dígitos como 504192. Essa facilidade é enganosa. Em cada hemisfério do nosso cérebro, os seres humanos têm um córtex visual primário, também conhecido como V1, contendo 140 milhões …
Para compreender a lógica de funcionamento das redes neurais, alguns conceitos básicos referentes ao funcionamento do cérebro humano e seus componentes, os neurônios, são de fundamental importância. A formação das conexões entre as células e algumas considerações sobre como se concebe teoricamente o funcionamento matemático, ajudam a entender as bases da aprendizagem de máquina e …
Aprendizagem Profunda ou Deep Learning, é uma sub-área da Aprendizagem de Máquina, que emprega algoritmos para processar dados e imitar o processamento feito pelo cérebro humano. Mas O Que São Redes Neurais Artificiais Profundas ou Deep Learning? É o que veremos neste capítulo. Não se preocupe se alguns termos mais técnicos não fizerem sentido agora. …
Para compreender onde estamos hoje, precisamos olhar para o passado e analisar como chegamos até aqui. Vejamos então Uma Breve História das Redes Neurais Artificiais. O cérebro humano é uma máquina altamente poderosa e complexa capaz de processar uma grande quantidade de informações em tempo mínimo. As unidades principais do cérebro são os neurônios e …
O interesse pela Aprendizagem de Máquina (Machine Learning) explodiu na última década. O mundo a nossa volta está passando por uma transformação e vemos uma interação cada vez maior das aplicações de computador com os seres humanos. Softwares de detecção de spam, sistemas de recomendação, marcação em fotos de redes sociais, assistentes pessoais ativados por …