Na camada de saída o número de neurônios depende do uso da rede. Se a intenção é fazer uma regressão (estimar um valor a partir dos dados de entrada), há apenas um único neurônio. Há também só um neurônio se o uso é para classificação binária (a rede responde se as características de entrada correspondem ou não a uma única classe). Mas se for construido um classificador multi-classes, há um neurônio de saída para cada classe (um neurônio responde 1 se os dados correspondem à classe por ele representada, sendo que os demais respondem 0 nesse caso).
O número de neurônios da camada intermediária (oculta) é outra questão amplamente discutida. Mas há uma regra empírica simples que diz que se deve utilizar o número médio entre os neurônios nas camadas de entrada e saída, pois isso torna a rede suficientemente robusta para a resolução dos problemas (dado que ela só precisa representar nuances em comparação aos dados de entrada, mas tendo em vista as saídas desejadas).
A função de ativação descreve literalmente quando um neurônio deve ou não ser ativado para um dado valor de ativação (chamado de net e resultante da soma ponderada das entradas no neurônio). Considere um exemplo hipotético com apenas um neurônio e algumas entradas de dados. Se você usar uma função degrau ou linear, ele vai ser ativado de uma forma muito similar a um IF em seu código, e assim vai servir apenas para problemas linearmente separáveis. Outras funções, que não são lineares, como a Função Logística e a Tangente Hiperbólica se tornam mais úteis para problemas não linearmente separáveis justamente pela forma mais "sutil" em que a decisão é tomada sobre valores mais afastados da fronteira de decisão.
A decisão sobre qual função utilizar vai depender essencialmente do seu problema. A Função Logística é comumente utilizada porque ela é bem simples e dá conta do recado para a maior parte dos problemas. Eu não tenho muita experiência prática nesse aspecto, mas sei que para redes neurais que usam retropropagação (backpropagation) para o treinamento é fundamental que as funções utilizadas sejam diferenciáveis porque o algoritmo utiliza o método de gradiente descendente para o ajuste dos pesos nos neurônios. Então esse também é outro critério importante, nesses casos.
Obrigado. Sua resposta também foi um bom auxílio/complemento à pergunta. :) – Luiz Vieira 4/05/15 às 16:13
@LuizVieira Os problemas não linearmente separáveis são resolvidos traçando-se linhas curvas ou diferente linhas retas? – DanOver 30/11/17 às 12:16
@DanOver Na prática as camadas fazem um mapeamento dos dados para que em alguma dimensão (maior) o problema se torne linearmente separável. Então, sim, você pode entender que se usa diferentes "linhas retas" para aproximar uma "linha curva". :) – Luiz Vieira 30/11/17 às 15:22
exemplo 100 saídas, uma por cada caracter ascii "normal" (não seria má ideia começar com apenas uma meia dúzia de letras e ir alargando...)
Arquitectura; junta-lhe mais uma camada intermédia: exemplo igual à camada de entrada, e estás pronto para as primeiras actividades!
Cenas dos próximos episódios: (1) arranja umas matrizes para cada letra e começa a treinar a rede! (2) começar a estudar o assunto mais a sério :)
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Este artigo foi coescrito por Chris Willatt. Chris Willatt é proprietário e fundador da Alpine Maids, a agência de limpeza mais bem avaliada de Denver, Colorado. Formou-se na University of Colorado em 2012.
Máquinas de lavar roupa com abertura frontal de alta eficiência são as preferidas de todo mundo, pois exigem menos água e sabão. No entanto, elas necessitam de procedimentos especiais de limpeza. Caso a sua máquina com mau cheiro, está na hora de fazer uma limpeza profunda e começar a fazer procedimentos de manutenção especiais. Limpe o anel de vedação e o tambor regularmente para evitar mofo. Aprenda também a manter a sua máquina seca e limpa entre lavagens.