Exemplos e Modelos de Rede Neural
Edraw Content Team
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O EdrawMax é especializado em diagramação e visualização. Aprenda com este artigo tudo sobre exemplos e modelos de diagrama de rede neural e como usá-los. Teste grátis agora mesmo!
Uma rede neural, também chamada de rede neural artificial, é um subconjunto do aprendizado de máquina. É um conjunto de algoritmos que tenta entender a relação subjacente entre um conjunto de dados, assim como o funcionamento do cérebro humano. Parece fascinante. Pense nisso desta maneira. Ele imita o cérebro humano para reconhecer a relação entre grandes quantidades de dados. Nesse caso, quão poderoso é o cérebro humano? Ele deve estar fazendo as coisas certas se estamos conseguindo clonar para fazer máquinas que façam o trabalho.
Um exemplo de rede neural explica a rede profunda e expandida entre vários conjuntos de dados. É tudo ciência de dados. Podemos prever o futuro com padrões de dados passados. Os sinais da rede neural são os mesmos que os neurônios biológicos. As redes neurais geralmente funcionam melhor em análises preditivas, pois contêm camadas ocultas. Eu até li em algum lugar que as redes neurais serão capazes de compor música no futuro. E depois? Dominação do mundo? Brincadeira, esse tipo de técnica avançada de dados facilita muito a vida das pessoas. Eles manipulam informações que o cérebro humano não consegue compreender. No entanto, tudo veio do cérebro humano.
1. Exemplos De Redes Neurais Grátis
As redes neurais podem ser facilmente categorizadas com base em sua profundidade, número de camadas, lacuna entre entrada e saída e algumas camadas ocultas. Essas são as razões por trás da vinculação de redes neurais ao aprendizado profundo. O número de entradas e saídas em uma rede neural é o critério mais básico para analisar suas três categorias principais. Existem diversas variações na rede neural clássica que possibilitam diferentes formas de propagação da informação.
Um exemplo de rede neural é uma representação do fluxo de trabalho e é utilizado no gerenciamento de projetos. As empresas o utilizam para gerenciar os dados em suas redes e as conexões entre diversas máquinas em suas operações. Um exemplo de rede neural artificial é usado para incorporar atualizações em um sistema de rede. Dentro de uma organização, os problemas de rede podem ser identificados e relatados com a ajuda deste exemplo. É uma prática padrão utilizar exemplos de diagramas de rede para simplificar atividades, estruturas e interações trabalhosas e demoradas.
- 1. Redes Neurais Feedforward
- 2. Rede de Função de Base Radial
- 3. Rede Neural Modular
- 4. Vídeo de Rede Neural Convolucional
- 5. Redes Convolucionais Gráficas
- 6. Rede Neural CNN
- 7. Rede Neural LSTM (Memória Longa de Curto Prazo)
- 8. Unidade Recorrente Fechada
- 9. Rede Neural RNN
Exemplo 1: Redes Neurais Feedforward
As redes neurais feedforward são usadas para aprender a conexão entre variáveis independentes que atuam como entradas de rede e variáveis dependentes. As variáveis dependentes funcionam como uma saída de rede. O feedforward profundo compreende um sistema em camadas de unidades básicas de processamento semelhantes a neurônios. Cada unidade possui um link com outras unidades presentes no link anterior. Os pesos nesses elos representam o conhecimento de uma rede. A informação passa por uma função que está sendo avaliada a partir de x. Os cálculos intermediários são necessários para determinar f e a saída y. Esses modelos são referidos como modelos feedforward profundos.
(Para Win)
(para Mac)
(para Linux)
Exemplo 2: Rede de Função de Base Radial
As redes de função de base radial diferem de outras redes neurais. Elas têm uma aproximação universal e treinam rapidamente. A camada de entrada, a camada oculta e a camada de saída formam uma rede RBF, uma rede neural feedforward com três camadas. A rede RBF é baseada no teorema da cobertura; ele lança dados em um espaço de dimensão superior usando sua camada oculta. Portanto, o número de neurônios nas camadas ocultas deve ser maior que o número de neurônios nas camadas de entrada.
(Para Win)
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Exemplo 3: Rede Neural Modular
As Redes Neurais Modulares são baseadas neste conceito e são usadas para lidar com desafios complicados de IA. Várias redes neurais distintas são treinadas para uma subtarefa específica simultaneamente e os resultados são integrados para realizar uma única tarefa. A seguir estão algumas das vantagens das redes neurais modulares: Simplicidade. Redes Neurais Modulares (MNNs) são redes neurais que incluem ideias e princípios de modularidade. Para modularização, as MNNs usam uma variedade de metodologias.
(Para Win)
(para Mac)
(para Linux)
Exemplo 4: Vídeo de Rede Neural Convolucional
Um vídeo CNN é composto de camadas convolucionais e camadas de pooling. Juntos, eles formam camadas totalmente conectadas. Um vídeo da CNN pode ser feito para qualquer ser vivo, como cachorro, pessoa, gato, pássaro, peixe ou raposa.
(Para Win)
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Exemplo 5: Redes Convolucionais Gráficas
Uma Rede Convolucional Gráfica (GCN) é uma estratégia de aprendizagem semi-supervisionada para dados estruturados em grafos. Ela é construída sobre uma variação rápida de redes neurais convolucionais que trabalham diretamente com gráficos. Inclui entrada, gráfico, camada GCNN, pooling, camadas ocultas e saída. No gráfico, os GCNs são empregados para aprendizado semi-supervisionado. O princípio primário da GCN é obter a média ponderada de todos os atributos do nó por vizinhos (incluindo ele próprio). Os pesos dos nós de menor grau são aumentados e todos os vetores gerados são enviados para redes neurais para ilustrações.
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Exemplo 6: Rede Neural CNN
Uma rede neural convolucional (CNN ou ConvNet) é um tipo de rede neural artificial (ANN) usada para avaliar imagens visuais em aprendizado profundo. O benefício fundamental da CNN sobre suas predecessoras é que ela descobre traços essenciais sem intervenção humana. Por exemplo, dado um grande número de fotos de cães e gatos, ele pode aprender características distintas para cada classe por conta própria. Além disso, a CNN é computacionalmente eficiente.
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Exemplo 7: Rede Neural LSTM (Memória Longa de Curto Prazo)
As redes LSTM são aqueles tipos de RNNs que podem aprender a dependência de ordem em problemas de previsão de sequência. Isso é necessário em várias áreas complicadas, incluindo tradução automática, reconhecimento de voz e outros. Os LSTMs de aprendizado profundo são um tópico complicado. O software usa uma estrutura baseada em processos de memória de curto prazo. A unidade é duplicada em um bloco de memória de curto prazo ao construir uma memória de longo prazo. Esses sistemas são frequentemente empregados no processamento de linguagem natural, por exemplo.
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Exemplo 8: Unidade Recorrente Fechada
Uma unidade recorrente fechada, também conhecida como GRU, é um componente de um modelo específico em uma rede neural recorrente. Este modelo visa usar conexões feitas através de uma série de nós para realizar tarefas de aprendizado de máquina associadas a memória e clustering. Uma aplicação desse modelo é no reconhecimento de fala. A principal diferença entre uma Rede Neural Recorrente básica e uma Rede de Unidade Recorrente Fechada é o funcionamento interno de cada unidade recorrente. As redes Unidade Recorrente Fechada consistem em portas que modulam a entrada atual e o estado oculto anterior. Quando ilustrado, o fluxo de trabalho básico de uma Rede de Unidade Recorrente Fechada é comparável ao de uma Rede Neural Recorrente básica.
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Exemplo 9: Rede Neural RNN
A imagem que foi gerada pela rede neural RNN é uma subcategoria de redes neurais conhecida como redes neurais recorrentes ou RNN. É vantajoso para a modelagem de dados de sequência. As RNNs são derivadas de redes feedforward e exibem um comportamento análogo às operações do cérebro humano. Dito de outra forma, as redes neurais recorrentes são capazes de produzir resultados previstos com dados sequenciais, enquanto outros algoritmos são incapazes de fazê-lo. A RNN reduz a complexidade de aumentar os parâmetros e memorizar cada saída anterior, fornecendo cada saída como entrada para a próxima camada oculta. Isso permite que a RNN converta as ativações independentes em ativações dependentes. Isso é feito fornecendo os mesmos pesos para todas as camadas da rede.
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2. Como Usar Exemplos de Redes Neurais
O EdrawMax é um software baseado em vetor que fornece vários modelos para seu diagrama de rede neural. Ele fornece uma interface facilmente compreensível para seus usuários desenharem com eficiência e ajuda os usuários a editar modelos e layouts existentes e fazer seus designs ou modelos. Ele também fornece mais de 26.000 símbolos para ilustrar sua rede neural. Existem dois métodos para criar uma rede neural usando exemplos:
2.1 Fazer Rede Neural a partir do Desktop
Passo 1 Instale o EdrawMax
Você pode editar os modelos diretamente nesta página. Primeiro de tudo, quando o mouse clicar nos modelos nesta página, você pode fazer o download do Edrawmax com facilidade ou pode baixar o Edrawmax aqui.
Passo 2 Faça o download do modelo
Depois de instalar o EdrawMax, você pode baixar o modelo clicando no canto inferior direito ou procurar um modelo na biblioteca EdrawMax sem ficar on-line no desktop.
Passo 3 Abra o Modelo
Depois de baixar o modelo, você pode clicar duas vezes para abri-lo no software de diagramação EdrawMax ou pode abrir o EdrawMax com antecedência e navegar até o modelo para abri-lo.
Passo 4 Personalize o Exemplo de Rede Neural
Depois de abri-lo, o próximo passo é personalizar e editar o exemplo de rede neural. O EdrawMax oferece várias ferramentas de diagramação exclusivas que ajudam você a editar o modelo da maneira que desejar. Você pode alterar a cor e a fonte do modelo. O EdrawMax apresenta uma biblioteca abrangente com mais de 26.000 símbolos profissionais que você pode usar gratuitamente com um simples arrastar e soltar.
Passo 5 Salve ou Exporte
Depois de personalizar o exemplo de rede neural, o próximo passo é salvar ou exportar seu desenho. O EdrawMax suporta vários formatos de documento, o que significa que você pode exportar seu desenho em qualquer formato que desejar, como Microsoft Office, PDF, gráficos, HTML, Visio e muitos outros. Exporte seu desenho acessando a opção 'Arquivo' na barra de menu superior e clicando em 'exportar'. Depois disso, selecione o formato do documento e clique em 'ok'. Você também pode compartilhar seu desenho nas redes sociais ou imprimi-lo diretamente no EdrawMax. O EdrawMax também oferece um modo de apresentação que você pode usar para mostrar seu desenho a outras pessoas ou membros da sua equipe.
2.2 Fazer Rede Neural On-line
O processo acima foi para o aplicativo baixado. Aqui estão os passos que você pode seguir para fazer o mesmo com o aplicativo on-line. O EdrawMax Online oferece modelos gratuitos para selecionar, personalizar e compartilhar sem fazer download. Ele também fornece todas as ferramentas de desenho no software EdrawMax.
Passo 1 Clique para duplicar on-line
Basta clicar no canto inferior direito para escolher 'duplicar' modelo on-line, então você pode ir para a comunidade de modelos on-line do EdrawMax . Você pode acessar a página do diagrama de rede neural e aprender mais ou usar diretamente.
Passo 2 Procure Mais Modelos
Para pesquisar mais modelos, vá para a comunidade de modelos EdrawMax e procure o modelo desejado. Você pode rolar para baixo ou pesquisar com o nome completo do modelo de rede neural para obtê-lo rapidamente.
Passo 3 Abra o Modelo
Abra o modelo que deseja personalizar e clique na opção 'duplicar'. Depois de clicar, o modelo será aberto com o EdrawMax Online.
Passo 4 Personalize o modelo
Personalizee edite o exemplo de rede neural após clicar na opção duplicar e obter a tela de desenho com o modelo selecionado. O EdrawMax apresenta ferramentas de diagramação exclusivas que ajudam você a personalizar o modelo e fazer as alterações desejadas. Você pode alterar a cor e a fonte do modelo. O EdrawMax também possui uma biblioteca abrangente com mais de 26.000 símbolos profissionais que você pode usar gratuitamente com um fácil arrastar e soltar.
Passo 5 Salve ou Exporte
Depois que sua rede neural estiver concluída, a próxima etapa é salvar ou exportar seu desenho. O EdrawMax oferece os mesmos recursos do software de diagramação EdrawMax. Ele também oferece suporte a vários formatos de documento para que você possa exportar seu desenho em qualquer formato. Você pode salvar e compartilhar seu documento em PDF, gráficos, HTML, Visio, Microsoft Excel e outros formatos populares. Clique no menu 'arquivo' e vá para 'exportar'. Clique no formato desejado e dê Enter. O EdrawMax possui um modo de apresentação e permite que você compartilhe seu desenho nas mídias sociais. Ou você pode "Publicar" seu diagrama de rede neural na comunidade de modelos.
3. Gerador De Diagrama De Rede Neural Grátis
Em contraste com outros aplicativos de desenho, o EdrawMax possui todos os recursos e bibliotecas que não são encontrados em vários outros programas de desenho. Como resultado, o EdrawMax tem mais possibilidades para apresentações corporativas e é mais econômico do que a versão desktop. Comparado a outros sites e aplicativos, o EdrawMax é o melhor gerador de diagramas de rede neural com vários modelos, diagramas, gráficos, cores e símbolos. Qualquer pessoa pode acessá-lo para criar um diagrama de rede neural, arquivadores, pôsteres, mapas, projetos de rede, PPT e relatórios visuais. Aqui estão alguns dos principais recursos do aplicativo EdrawMax que farão você acreditar nele completamente:
- Ferramentas de gerenciamento de mudanças que incluem gráficos e colaboração
- Modelos personalizáveis
- Importação/exportação de dados
- Visualização de dados
- Gerenciamento de Design e Diagramação
- Arrastar e Soltar
4. Considerações Finais
É uma prática padrão utilizar diagramas de rede para simplificar atividades, estruturas e interações trabalhosas e demoradas. As etapas para fazer diagramas de redes neurais são muito simples. Desenvolva um diagrama dessa rede e modifique a rede neural de acordo com suas necessidades. Se você terminou a rede neural, poderá salvá-la para poder acessá-la posteriormente e compartilhá-la sempre que precisar. O EdrawMax Online permite exportar documentos em vários formatos de arquivo amplamente utilizados, incluindo Excel, PDF, Gráficos, PowerPoint ou Word.
O EdrawMax é o melhor gerador de diagramas de rede neural com suas centenas de modelos gratuitos e ferramentas de desenho criativas que ajudam você a personalizar modelos e criar um diagrama em minutos. O EdrawMax oferece suporte a vários formatos de documentos e é a primeira escolha dos profissionais por seus recursos de desenho rápido, automação de dados e importação de símbolos.
Guia Completo de Diagrama de Rede Neural
Confira este guia completo para saber tudo sobre rede neural, como tipos de rede neural, símbolos de rede neural e como fazer um diagrama de rede neural.
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