Diagrama da Rede Neural Guia Completo

Redes Neuraistornaram-se um tópico de destaque na comunidade científica como um diagrama de rede neural ajuda a ilustrar componentes distintos de um programa ou de um plano. Desde sua criação nos anos 90, as redes neurais têm sido utilizadas em vários setores, desde motores de busca visual e chatbots até motores de recomendação e a indústria médica. Mas a rede neural artificial, por outro lado, é um programa de computador que imita como essas redes neurais funcionam nos organismos. Portanto, sem distinções biológicas e não biológicas, engenheiros e cientistas a chamam de rede neural.

Este guia lhe ensinará como usar o EdrawMax para criar belos diagramas de redes neurais. Você também aprenderá como usar este software de diagrama tudo em um, incluindo mais de 280 soluções de diagrama, mais de 26.000 símbolos vetoriais e mais de 1500 modelos para criar qualquer diagrama que você desejar. Um slideshow e uma navegação até seu diagrama também podem ser facilmente criados usando seus 33 temas existentes e estilos personalizados.

Umarede neuralé uma coleção de algoritmos que utilizam uma técnica que imita a capacidade do cérebro humano de detectar padrões em um conjunto de dados. Como resultado, eles tendem a se parecer com as conexões entre neurônios e sinapses no cérebro Eles são utilizados de muitas maneiras na indústria de serviços financeiros, desde a previsão e pesquisa de marketing até a detecção de fraudes e a descoberta de quanto risco existe.

1.1 Para que são usadas as redes neurais?

As redes neurais são amplamente utilizadas em vários campos, incluindo finanças, planejamento corporativo, análise de negócios, comércio e manutenção de produtos. Os aplicativos comerciais, incluindo detecção de fraudes, previsão e pesquisa de mercado, se beneficiaram do uso generalizado de redes neurais. As possibilidades comerciais podem ser descobertas através da análise de dados de preços usando uma rede neural. É possível detectar interrelações e padrões não lineares sutis que outros tipos de indicadores técnicos não podem detectar. Há algumas evidências de que a capacidade das redes neurais para prever o preço das ações varia. Um modelo pode prever os preços das ações apenas pela metade do tempo, enquanto outro pode prevê-los com precisão 70% do tempo. Alguns investidores podem estar satisfeitos com um aumento de 10% na eficiência de uma rede neural.

1.2 Características da rede neural

As características poderosas que as redes neurais possuem incluem a solução de problemas e a aplicação desse talento em grandes conjuntos de dados, como por exemplo:

A capacidade deredes neuraispara realizar tarefas de interpretação de dados mantendo todas as outras propriedades os torna extremamente desejáveis. A seguir estão algumas das funções mais cruciais desempenhadas pelas redes neurais:

1.3 Diferenças entre Redes de Feedback e Feedforward

O desempenho atual de um funcionário é revelado quando ele recebe feedback. Em uma rede neural, o oposto de feedback é feedforward. Como o nome sugere, envolve a substituição de resultados passados por soluções voltadas para o futuro. Isto implica em olhar para o futuro, em vez de olhar para trás. Os funcionários podem receber recomendações, sugestões e motivação sobre a maneira correta de lidar com as preocupações do cliente de forma mais eficaz no futuro, em vez de exemplos de como as habilidades gerais de atendimento ao cliente foram menos que bem sucedidas no passado (feedback).

Vejamos como cada um deles se aplica:

Há vários campos onde arquiteturas de aprendizagem profunda, incluindoredes neurais convolucionais (CNNs),redes neurais recorrentes (RNNs),eredes padrão (SNNs)a visão do computador e o reconhecimento da fala têm sido usados para produzir resultados comparáveis e, em alguns casos, superiores ao desempenho de especialistas humanos, tais como a visão computadorizada e o reconhecimento da fala.

Aqui estão as arquiteturas de aprendizado profundo mais populares e mais supervisionadas da arquitetura de redes neurais que você precisa conhecer para aprimorar seus conhecimentos ou fazer pesquisas de aprendizado profundo.

2.1 As Redes Padrão

O Perceptron:A arquitetura Perceptron é a mais básica da família de Redes Neurais. Várias entradas são enviadas para o sistema, e um conjunto de operações matemáticas são realizadas nos dados para produzir uma saída. Este tipo de Rede Neural é usado em muitos aplicativos Cada atributo conduz uma combinação linear com o peso adequado a ele atribuído, considerando todos os valores reais no vetor de entrada. Os inputs ponderados são somados para fazer um único valor, que é então enviado através de uma função de ativação. Quanto maior for a "Rede Neural Artificial", mais unidades perceptron existirão.

A Rede Feed-Forward:Se o perceptron mostra como funciona um único neurônio, o que dizer de uma fila de perceptrons empilhados uns sobre os outros? Então, como o modelo é aprendido? Existem três tipos primários de camadas na rede de alimentação: camadas de entrada, oculta e de saída, que são todas constituídas por perceptron. Uma função de ativação e um peso são adicionados ao sinal da camada anterior antes de passar pela função de ativação para cada link. A retropropagação é utilizada em redes de alimentação para ajustar iterativamente os parâmetros até que o desempenho desejado seja alcançado.

Redes Residuais (ResNet):A Rede ResNet-Residual é uma forma da rede neural desenvolvida por Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, e Jian Sun em 2015. Os modelos ResNet foram incrivelmente bem sucedidos, pois vimos como o ResNet-101 substitui as camadas VGG-16 no R-CNN mais rapidamente. Eles viram uma melhoria de 28% em termos relativos. De acordo com a teoria principal da ResNet, o peso pode ser copiado de redes rasas para redes mais profundas, aplicando o mapeamento de identidade. Saltos de dupla ou tripla camada com normalização de lotes e não-linearidades (ReLU) são usados na implementação dos modelos ResNet. Para resolver um problema difícil, você deve adicionar mais camadas às Redes Neurais Profundas. Isto os torna mais precisos e melhores no que fazem. Ao acrescentar mais camadas, a idéia é que as camadas aprendam funções mais complexas ao longo do tempo. Por exemplo, ao reconhecer imagens ou imagens, a primeira camada pode aprender a encontrar bordas, a segunda pode aprender a encontrar texturas, a terceira pode aprender a encontrar objetos, e assim por diante. Mas descobriu-se que com o modelo formal de rede neural Convolucional, há um limite para a profundidade que se pode ir.

2.2 As Redes Recorrentes

A Rede Neural Recorrente (RNN):Sendo um tipo especial de rede, uma rede neural recorrente tem loops e se repete, que é de onde vem a palavra "recorrente". Os RNNs armazenam informações na rede e utilizam treinamentos do passado para tomar decisões maiores e mais inteligentes sobre o que vai acontecer no futuro. Para arquivar este objeto, ele usa as previsões que já fez como "Sinais de Contexto". Os RNNs são frequentemente utilizados para tarefas sequenciais, como fazer texto letra por letra ou prever dados de séries temporais, porque é assim que eles funcionam (por exemplo, preços de ações). Eles também podem trabalhar com qualquer tamanho de entrada.

A Rede de Memória de Longo Prazo de Curto Prazo (LSTM):A rede de memória de curto prazo longa (LSTM) é um tipo de rede neural recorrente que pode aprender a importância da ordem em problemas onde eles precisam prever o que vai acontecer em seguida. Esta é uma ação necessária em áreas com problemas complicados, tais como reconhecimento da fala, tradução automática e muito mais. As LSTMs são uma parte complicada do aprendizado profundo. Pode ser difícil entender o que são LSTMs e como termos como seqüência para seqüência e bidirecional se encaixam no campo. Os especialistas que fizeram as LSTMs são os únicos que podem explicar seus benefícios e como elas funcionam de forma clara e precisa.

Echo Redes Estaduais (ESN):Uma rede de estado de eco é um tipo de rede neural recorrente com uma camada oculta que tem muito poucas conexões (normalmente, uma conectividade de 1%). Os pesos e conexões dos neurônios são escolhidos ao acaso, e as diferenças entre camadas e neurônios não são consideradas (pular conexões). Os pesos dos neurônios que enviam sinais são aprendidos para que a rede possa fazer e repetir certos padrões de tempo. A idéia por trás desta rede é que, por ser não-linear, as conexões entre sinapses são os únicos pesos que mudam durante o treinamento. Isto significa que a função de erro poderia ser transformada em uma configuração linear, diferenciando-a.

2.3 As Redes Convolucionais

A Rede Neural Convolucional (CNN):Uma rede de alimentação normal precisaria de centenas de milhares de neurônios de entrada para aprender a reconhecer as imagens por causa da "Maldição da Dimensionalidade" das redes neurais, que é um problema que surge quando as redes neurais contêm muitos neurônios de muitas entradas. Usando camadas convolucionais e de agrupamento, as Redes Neurais Convolucionais (CNN) podem ajudar a reduzir a dimensionalidade de uma imagem. Há muitas vantagens em utilizar uma camada convolutiva em vez da camada normalmente escondida, pois ela pode ser treinada e tem muito menos parâmetros do que a camada normalmente escondida. A informação da imagem condensada é tradicionalmente processada por uma camada secreta nas CNNs. Tarefas baseadas em imagens, tais como classificar uma imagem como pessoa ou lugar, são bem adequadas para redes neurais convolucionais.

A Rede Neural Deconvolucional (DNN):Há muitas maneiras de descrever as redes neurais desconvolucionais (DNN). Enquanto as redes neurais convolucionais empregam os mesmos filtros, várias tecnologias os utilizam de uma maneira diferente. A retropropagação e a filtragem reversa, assim como o deslizamento e o acolchoamento, são utilizados para desenvolver modelos convolucionais transpostos por profissionais. Os profissionais podem "administrar uma CNN para trás", mas o verdadeiro princípio das redes neurais desconvolucionais é muito mais complexo do que isso. Outro aspecto das redes neurais desconvolucionais e convolucionais é a criação de uma hierarquia - por exemplo, um padrão inicial da rede pode fazer o aprendizado primário, e outro padrão pode segregar visualmente a imagem alvo. Na maioria dos casos, o DNN implica em mapear matrizes de valores de pixels e executar um "seletor de características" ou outra utilidade sobre uma imagem. Tudo isso é usado para treinar programas de aprendizagem de máquinas, especialmente no tratamento de imagens e visão por computador.

Rede Generativa Adversarial (GAN):Os designs algorítmicos são conhecidos como "adversariais" -- os GANs usam duas (2) redes neurais para gerar exemplos sintéticos de dados que podem ser usados como evidência de eventos do mundo real Imagens, vídeos e áudio são todos produzidos com sua ajuda. Em 2014, Ian Goodfellow e vários estudiosos da Universidade de Montreal, incluindo Yoshua Bengio, publicaram um artigo apresentando os GANs. Yann LeCun, (diretor de pesquisa AI do Facebook) referiu-se aos GANs como "uma inovação fascinante nos últimos dez anos no ML" ao discutir o treinamento adversário. Como eles podem aprender a replicar qualquer distribuição de dados, os GANs têm o potencial de ser benéficos e maus. Os GANs, por outro lado, são treinados para construir mundos que são assombrosamente idênticos aos nossos em qualquer meio, como imagens, música, fala e literatura. Eles são, de certa forma, artistas robôs, e seu trabalho é impressionante e até é de partir o coração. Há vários usos para os Deepfakes, incluindo a criação de conteúdo de mídia falsa.

No final, a melhor maneira de construir um diagrama de rede depende do que você precisa e de quanto dinheiro você tem. Muitos fatores entram na criação de um diagrama de rede neural, e as preferências de cada pessoa ou propriedade desempenharão um papel no processo. Você pode usarEdrawMax ,um software gratuito de diagrama de rede, e seu modelo para dar um salto em sua carreira de diagramação de rede neural. Você não precisa ser um especialista para fazer isso. Com um exemplo de rede neural, você está pronto para ir.

Passo 1 abra o Edra e faça login

O primeiro passo que você precisa seguir é instalar o EdrawMax em seu sistema. Vá paraEdrawMax Downloade faça o download do software do diagrama de rede, dependendo de seu sistema operacional. Se você precisar de colaboração remota da sua equipe de trabalho, vá até o Edra Online e efetue o login com o endereço de e-mail registrado.

Passo2Selecione um modelo

Após o lançamento, a tela inicial é aberta por padrão. Vá para a barra de modelos e procure diagramas de rede na caixa de pesquisa. Modelos embutidos específicos para sua pesquisa aparecerão na tela. O Edra tem uma grande biblioteca de modelos. Temos mais de 25 milhões de usuários registrados que produziram uma Comunidade de modelos para cada projeto. Selecione o modelo que você gosta e clique em Usar imediatamente para abri-lo em uma nova janela para personalização.

Passo3Criar do zero

Na página inicial do EdrawMax, você encontrará o símbolo "+", que levará você direto à tela de desenho, onde você poderá começar a projetar o seu diagrama de rede a partir do zero. Juntamente com sua experiência técnica, você pode usar uma ampla gama de símbolos para desenhar um diagrama detalhado de rede neural.

Passo4Selecione Símbolos

O Edra tem uma grande quantidade de bibliotecas de símbolos. Você pode construir rapidamente qualquer tipo de diagrama com mais de 26.000 símbolos habilitados para vetor. Se você não conseguir localizar os símbolos de que precisa, poderá importar facilmente algumas imagens/ícones ou criar sua própria forma e salvá-la como um símbolo para uso posterior. Simplesmente vá para a parte 'Símbolos' do EdrawMax e selecione a seção 'Símbolo Predefinido' na barra de ferramentas superior. Centenas de categorias de símbolos são acessíveis para você utilizar e incorporar no seudiagrama de rede neural.

Passo5Adicionar Componentes

Após ter esboçado as peças básicas, você pode personalizar as fontes, cores e outros detalhes, selecionando o menu direito ou superior para tornar o projeto de sua rede neural mais atraente visualmente. Além disso, sinta-se à vontade para desenhar idéias de outros layouts em Comunidade de Modelos e transferir algumas das fotos ou características que você acha que combinariam bem com seu projeto de rede neural.

Passo6Finalizando o plano

Uma vez que seu diagrama de rede neural esteja pronto, você pode colaborar com sua equipe para considerar sua opinião usando os arquivos da base de nuvens. EdrawMax permite até 100 milhões de armazenamento gratuito na nuvem. Ele suporta arquivos em vários formatos, incluindo HTML, PDF, Graphics, Visio, Microsoft Office, etc. Não é um processo complicado criar um diagrama de rede neural no EdrawMax. Você pode pegar um modelo e continuar personalizando-o para se adequar ao design que desejar. A EdrawMax tem vários modelos com desenhos fantásticos para um diagrama de rede neural para sua organização.

Basicamente, é simplescriar um diagrama de rede neuralno EdrawMax, basta pegar um modelo e manter a personalização, arrastar e soltar símbolos profissionais para tornar seus diagramas melhores. Se você ainda estiver confuso sobre como fazer um diagrama de rede neural no EdrawMax, você pode encontrar mais vídeos tutoriais em nosso canal doYoutube

Agora você sabe como usar um modelo em branco para criar um diagrama de rede neural básico a partir do zero. Também é possível construir diagramas de rede mais profissionais usandoExemplos de redes neuraisda EdrawMax. Basta clicar na imagem para baixar o EdrawMax e baixar os modelos de acordo. Em seguida, clique duas vezes para abrir os modelos e personalize como preferir. Ou abra os gabaritos de EdrawMax Online,e duplicar os gabaritos.

Exemplo 1: Diagrama da Rede Neural

O diagrama da rede neural pode ser compreendido tanto por pessoas que não são especialistas na área quanto por aqueles que o são. Ele ajuda as pessoas a aprender mais sobre o mundo ao seu redor. Os círculos na imagem representam os nós presentes na rede neural, e as linhas retas retratam o fluxo de informações. Continue lendo para saber o que motivou o cientista a criar uma rede neural e como, com a ajuda do EdrawMax Online, você pode desenhar o diagrama da rede neural com facilidade.

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Diagrama da Rede Neural

Exemplo 2: Diagrama de Arquitetura CNN

Um diagrama de rede neural convolucional é um tipo de rede neural artificial que é usado para reconhecer e processar imagens e é desenvolvido para processar dados de pixel. Como mostra o diagrama abaixo, os diagramas da CNN são usados principalmente para processamento de imagens, classificação, segmentação e outras tarefas que envolvem dados que estão relacionados a si mesmos.

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Diagrama de Arquitetura da CNN

Exemplo 3: Diagrama da Rede Neural Convolucional

Este é um modelo para um diagrama de rede neural convolucional. Ele mostra as partes básicas de uma rede neural, o que facilita o acréscimo. No aprendizado profundo, uma rede neural convolucional (CNN, ou ConvNet) é uma classe de redes neurais profundas, mais comumente aplicada à análise de imagens visuais. O conteúdo específico é para referência, vamos dar uma olhada.

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Diagrama da Rede Neural Convolucional

EdrawMax é um sistema gratuito e flexívelsoftware de diagrama de rede neuralque possui uma biblioteca de modelos para todos os produtos de desenho e todas as suas características. Em geral, a EdrawMax é uma escolha melhor para apresentações de negócios e é mais valiosa.

Abaixo estão as características abrangentes da EdrawMax que lhe oferecerão uma excelente experiência de desenho:

• O uso do recurso de visualização facilita seu processo criativo, pois permite planejar, analisar e tomar melhores decisões.
• A característica inovadora do EdrawMax lhe permite escalar seus diagramas com confiança usando mais de 26.000 símbolos e mais de 1.500 modelos pré-fabricados.
• Com a escala empresarial e o recurso de segurança, todos os diagramas e arquivos da rede neural são criptografados com criptografia SSL.
• Com o Smart Layout, tudo que você deve fazer é mover o cursor e a forma do diagrama mudará para corresponder.
• Você pode arrastar e soltar coisas do painel, barra de ferramentas ou bibliotecas para a tela com o EdrawMax.
• A interface do EdrawMax é tão fácil de usar que mesmo um novo usuário não terá nenhum problema para se locomover.

Ao planejar umdiagrama de rede neuralConsideremos muitas redes neurais artificiais. Cada tipo tem um efeito diferente. As redes neurais são essenciais porque imitam os neurônios cerebrais. À medida que eles coletam mais dados e são mais utilizados, eles melhoram. Os algoritmos tradicionais de aprendizagem de máquinas tendem a ser planas, mas as redes neurais melhoram com dados e uso adicionais. Os especialistas acreditam que as redes neurais serão a base para a próxima geração de IA. Os cursos de aprendizagem de máquinas são benéficos.

No momento em que você começa a usar oEdrawMax , você perceberá que a ferramenta vem com várias características surpreendentes que facilitam seus esforços na criação do diagrama de rede neural e o ajudam a compartilhar os projetos usando a opção de compartilhamento fácil. Com o EdrawMax, você pode exportar seu arquivo em múltiplos formatos e compartilhar seus trabalhos em diferentes plataformas de mídia social, como Facebook, Twitter, LinkedIn e Pinterest. Em resumo, o EdrawMax é uma ferramenta maravilhosa que atende a todas as suas necessidades de projeto e desenho.

Diagrama da Rede Guia Completo

Confira este guia completo para saber tudo sobre o diagrama de rede, como tipos de diagrama de rede, símbolos de diagrama de rede e como fazer um diagrama de rede.

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