Recurrent Neural Network: O que é rede neural recorrente
Recurrent Neural Network (RNN), ou rede neural recorrente em português, é uma rede que pode gerar feedbacks e, assim, criar uma espécie de memória. A técnica é especialmente aplicada ao lidar com dados sequenciais e exige um esforço de treinamento relativamente alto.
O que é Recurrent Neural Network?
Uma rede neural recorrente é uma rede neural artificial capaz de gerar feedbacks e reinserir informações de saída como entradas novamente. Esse método é utilizado principalmente no processamento de dados sequenciais, nas áreas de deep learning e inteligência artificial (IA). Em português, também é chamado de rede neural recorrente. Ao absorver informações de entradas anteriores, a rede neural recorrente desenvolve uma espécie de memória e altera a saída conforme os elementos anteriores dentro de uma sequência. Existem diferentes tipos de feedback, o que amplia as possibilidades, mas também torna o treinamento mais desafiador.
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Como funcionam as Recurrent Neural Networks?
À primeira vista, Recurrent Neural Networks também são estruturadas como outras redes neurais. Elas consistem em pelo menos três camadas (layers) diferentes, que contêm neurônios (nós) conectados entre si por arestas. Falamos da camada de entrada (Input Layer), uma camada de saída (Output Layer) e uma quantidade variável de camadas intermediárias, também chamadas de Hidden Layer.
- Camada de entrada: Nessa camada, as informações provenientes do ambiente externo são recebidas. Elas são então ponderadas e passadas para a camada superior.
- Camada intermediária: Estas são as Hidden Layers. Aqui, as informações são passadas e reponderadas. Isso acontece a cada camada adicional e de forma oculta, daí o nome de camadas ocultas.
- Camada de saída: A informação avaliada ou modificada é então passada pela camada de saída (Output Layer). Esse output pode ser o resultado ou ser usado como entrada para outros neurônios.
O que é especial em uma Recurrent Neural Network é a capacidade de determinar a direção do fluxo de informações. Por meio da retroalimentação, a saída de um neurônio não precisa necessariamente ser enviada para a camada seguinte, mas pode ser usada como entrada do mesmo neurônio, de um neurônio na mesma camada ou de um neurônio na camada anterior. O parâmetro de ponderação permanece o mesmo em cada camada. A retroalimentação é dividida em quatro categorias:
- Retroalimentação direta: Quando a saída do mesmo neurônio é usada como entrada.
- Retroalimentação indireta: Quando a saída de um neurônio é conectada a uma camada anterior.
- Retroalimentação lateral: Quando a saída de um neurônio é conectada à entrada de outro neurônio na mesma camada.
- Retroalimentação total: Quando as saídas de todos os neurônios são conectadas a outros neurônios.
Como Recurrent Neural Networks são treinadas?
Treinar Recurrent Neural Networks é mais complicado, pois informações passadas frequentemente não são consideradas ou são mal interpretadas. Para resolver esse problema, frequentemente utiliza-se funções como a Long Short-Term Memory (LSTM), que permite que as informações sejam armazenadas por mais tempo. Com o treinamento adequado, uma Recurrent Neural Network pode diferenciar informações importantes das não importantes e reinseri-las na rede.
Quais são as arquiteturas disponíveis para Recurrent Neural Networks?
Existem várias arquiteturas que diferenciam as Recurrent Neural Networks. As mais comuns são:
- One to many: Aqui, a Recurrent Neural Network recebe uma entrada e retorna várias saídas. Um exemplo prático disso é a legenda de imagens, onde uma frase é gerada a partir de uma palavra-chave.
- Many to one: Neste caso, várias entradas são associadas a uma única saída. Esse princípio é utilizado, por exemplo, na análise de sentimentos, onde o feedback é previsto com base em referências.
- Many to many: Aqui, várias entradas geram várias saídas. A quantidade não precisa ser igual. A técnica é usada, por exemplo, na tradução de um idioma para outro.
Quais são as principais áreas de aplicação de Recurrent Neural Networks?
Redes neurais recorrentes são especialmente úteis quando o contexto na análise de informações é importante. Isso é particularmente relevante para lidar com dados sequenciais, que seguem uma determinada ordem ou sequência temporal. Em tais casos, as RNNs podem prever resultados com mais precisão usando o contexto de entradas anteriores. A técnica é, portanto, adequada para os seguintes campos de aplicação:
- Previsões e dados de séries temporais: RNNs são amplamente utilizadas para prever eventos ou valores com base em dados históricos, como na análise de mercado financeiro, previsão do tempo ou consumo de energia.
- Processamento de Linguagem Natural (NLP): Na área de processamento de linguagem natural, ou Natural Language Processing, as redes neurais recorrentes são particularmente úteis. Elas são aplicadas em tarefas como tradução automática, modelagem de linguagem, reconhecimento de texto e geração automática de textos.
- Reconhecimento de fala: RNNs desempenham um papel crucial na tecnologia de reconhecimento de fala, onde são utilizadas para converter fala em texto. Essas aplicações são encontradas, por exemplo, em assistentes digitais e serviços de transcrição automática.
- Análise de imagens e vídeos: Embora redes neurais recorrentes sejam principalmente utilizadas para o processamento de dados sequenciais, elas também podem ser aplicadas na análise de imagens e vídeos, especialmente ao processar sequências de imagens ou vídeos, como em resumos de vídeos ou na detecção de atividades em vídeos de vigilância.
Diferença entre Feedforward Neural Network e Recurrent Neural Network
Recurrent Neural Network é uma evolução da Feedforward Neural Network (FNN), que não permite retroalimentações. Na FNN, as informações fluem sempre em uma única direção, para a camada seguinte, sem retornar para camadas anteriores. Assim, uma Feedforward Neural Network pode reconhecer padrões, mas não consegue reavaliar informações já processadas.