O documento discute redes neurais artificiais, comparando-as ao cérebro humano. Explica que redes neurais são inspiradas no sistema nervoso e usadas para resolver problemas complexos, tendo neurônios artificiais que se conectam e processam informação de forma semelhante aos neurônios biológicos. Também descreve conceitos como perceptrons multicamadas e algoritmos de aprendizado como backpropagation.

1. Redes neurais artificias, o que são
(e onde vivem)?
MSc. José Ahirton Batista Lopes Filho
São Paulo, 01 de fevereiro de 2018

2. About Me

3. Motivação Básica
A mente humana, diferente dos computadores
digitais, possui uma habilidade notável para
processar e armazenar informação imprecisa,
parcial, ambígua e pouco estruturada.

4. Motivação Básica
O cérebro é capaz de perceber regularidades no
meio e gerar abstrações que capturam a estrutura
destas regularidades, possibilitando a predição de
observações futuras e o planejamento de ações
visando o atendimento de múltiplos objetivos.

5. O Cérebro
 Características incríveis do cérebro:
 Adaptabilidade por intermédio de aprendizado.
 Comportamento sensível ao contexto.
 Tolerância a erro.
 Capacidade de operar com conhecimento parcial.
 Grande capacidade de memória (acessada por conteúdo).
 Capacidade de processamento paralelo e em tempo real.

6. O Cérebro
 O órgão mais complexo do corpo humano, com uma imensa
quantidade de células nervosas interconectadas com ramificações
que se estendem desde o cérebro até as partes mais distantes,
como a ponta dos dedos dos pés.
 O cérebro é especialista em desempenhar funções importantes,
tais como reconhecimento de padrões, controle motor, percepção,
inferência, intuição, adivinhações, etc.
 É capaz de armazenar e processar informação e capaz de
manipular os estímulos do ambiente (externo e interno)

7. O Sistema Nervoso
Moléculas
Sinapses
Neurônios
Rede Neural
Mapas
Sistemas
Sistema Nervoso

8. O Sistema Nervoso
Visão Geral

9. Os Neurônios
 Unidades básicas de processamento do cérebro.
 Células com a função específica de receber, processar e enviar
informação a outras partes do organismo.
Dendrito
Corpo da Célula (soma)
Núcleo
Axônio
Sinapses

10. Os Neurônios
 Os neurônios recebem sinais de outros
neurônios por meio dos dendritos
(receptores) e transmitem o sinal gerado
pelo corpo celular ao longo do axônio
(potenciais elétricos ou potenciais de
ação).
 Os neurônios são conectados por meio de
conexões sinápticas (sinapses).
 Quando um impulso chega à sinapse,
estimula a liberação de substâncias
químicas (neurotransmissores) que se
espalham pela fenda sináptica para
estimular ou inibir a emissão de impulsos
elétricos pelo neurônio receptor.

11. Os Neurônios
 A natureza do processamento de informações nos neurônios é
eletroquímica:
 A transmissão de impulsos nervosos dentro do neurônio é um
processo de natureza elétrica:
 Os sinais viajam através dos axônios em forma de potenciais de ação –
potenciais elétricos breves.
 A transmissão sináptica é efetivada por meio de um processo de
natureza química, realizado pela ação de neurotransmissores.

12. Redes Neurais Artificiais
Redes neurais artificiais podem ser entendidas como estruturas de
processamento matemático desenvolvidas com inspiração no sistema
nervoso humano e que têm como objetivo principal solucionar
problemas complexos.

13. A Rede Neural
 De maneira geral, é uma máquina projetada para modelar a
maneira como o cérebro realiza uma tarefa particular.
 É composta por unidades de processamento simples capazes de
processar informação e armazenar o conhecimento adquirido com
as experiências passadas.
 Possui três princípios básicos:
 O conhecimento é adquirido (do ambiente) pela rede por meio de um
processo de aprendizado;
 Os pesos das conexões entre neurônios, conhecidos como pesos sinápticos,
são utilizados para armazenar o conhecimento adquirido;
 Uma função de ativação g() é responsável por definir a ativação de saída do
neurônio em termos do seu nível de ativação interna. Normalmente o sinal
de ativação do neurônio pertence ao intervalo (0, 1) ou (-1, 1).

14. Neurônio Artificial
McCulloch and Pitts (1943)

15. Multiplayer Perceptron
 Um perceptron multicamadas (MLP) é uma rede neural com mais
de uma camada de neurônios em alimentação direta.
 Tal tipo de rede é composta por camadas de neurônios ligadas
entre si por sinapses com pesos. O aprendizado nesse tipo de rede
é geralmente feito através do algoritmo de retro-propagação do
erro (backpropagation).

16. Backpropagation
 1. Inicialização. Inicialize os pesos da rede aleatoriamente ou
segundo algum método.
 2. Processamento direto. Apresente um padrão à rede. Compute
as ativações de todos os neurônios da rede e então calcule o erro.
 3. Passo reverso. Calcule os novos pesos para cada neurônio da
rede, no sentido retroativo (isto é, da saída para a entrada),
camada a camada.
 4. Teste de parada. Teste o critério de parada adotado. Se
satisfeito, termine o algoritmo;
 5. senão volte ao passo 2.

17. Camada Sigmoide / Camada Softmax
 A função de ativação softmax é usada em redes neurais de
classificação. Ela força a saída de uma rede neural a representar a
probabilidade dos dados serem de uma das classes definidas. Sem
ela as saídas dos neurônios são simplesmente valores numéricos
onde o maior indica a classe vencedora.

18. MNIST
 O banco de dados MNIST de dígitos manuscritos, disponível nesta
página, possui um conjunto de treinamento de 60.000 exemplos e
um conjunto de testes de 10.000 exemplos. É um subconjunto de
um conjunto maior disponível no NIST. Os dígitos foram
normalizados em tamanho e centrados em uma imagem de
tamanho fixo (LeCun et al., 1998).

19. Aplicações
 Processamento de Imagens
 Reconhecimento de
Padrões
 Robótica
 Games
 Arte
 Análise e Mineração de
Dados
 Medicina
 Segurança
 Economia e Finanças
 Meteorologia
 Aproximação de função e
predição de séries temporais
 Entre outras

20. Redes Neurais Artificiais
 Benefícios das Redes Neurais Artificiais (Haykin, Simon S., et al.,
2009)
 Mapeamento de entradas e saídas
 Adaptabilidade
 Tolerância a falhas
 Uniformidade de análise e projeto
 Analogia neurobiológica

21. “É preciso provocar sistematicamente
confusão. Isso promove a criatividade.
Tudo aquilo que é contraditório gera
vida ”
Salvador Dalí

22. Obrigado!
ahirtonlopes@gmail.com