Redes Neuronais: Multilayer Perceptron (MLP)
O Multilayer Perceptron (MLP) é uma forma de rede neural artificial que é mais complexa do que o modelo de único perceptron.
O MLP é composto por pelo menos três camadas: uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída.
Estrutura do MLP:
- Camada de Entrada: Consiste em neurônios de passagem, que simplesmente passam os valores de entrada para a próxima camada.
- Camadas Ocultas: Uma ou mais camadas que contêm neurônios que processam os sinais recebidos da camada anterior. Cada neurônio em uma camada oculta aplica uma função de ativação aos seus inputs e passa o resultado para a próxima camada.
- Camada de Saída: A última camada, que fornece o resultado da rede neural. Pode ter um ou vários neurônios, dependendo do tipo de problema (por exemplo, classificação ou regressão).
Conexões e Pesos:
- Conexões: Em um MLP, todos os neurônios de uma camada estão totalmente conectados aos neurônios da próxima camada.
- Pesos e Viés (Bias): Cada conexão entre os neurônios tem um peso associado, que determina a importância da entrada na produção do neurônio. Além disso, cada neurônio em uma camada oculta e na camada de saída tem um viés, que é adicionado à soma ponderada de suas entradas.
Processamento do Sinal:
- O sinal flui apenas em uma direção, das entradas para as saídas. Cada neurônio calcula uma soma ponderada de suas entradas e, em seguida, aplica uma função de ativação ao resultado. Este processo é repetido em cada camada até a camada de saída.
Exemplo de Cálculo:
- Para um neurônio em uma camada oculta, a entrada total (incluindo o viés) é a soma dos produtos dos pesos e das saídas dos neurônios da camada anterior. Por exemplo, para o primeiro neurônio na segunda camada, a entrada total seria a soma dos produtos dos pesos das conexões da primeira camada para esse neurônio e seus respectivos inputs, mais o viés desse neurônio.
Em resumo, o Multilayer Perceptron é uma rede neural poderosa e flexível, capaz de modelar relações complexas nos dados. É amplamente utilizado em uma variedade de tarefas de aprendizado de máquina, desde classificação e regressão até reconhecimento de padrões e processamento de linguagem natural.