Aprendizado de máquina - Redes neurais artificiais

A ideia de redes neurais artificiais foi derivada das redes neurais do cérebro humano. O cérebro humano é muito complexo. Estudando cuidadosamente o cérebro, os cientistas e engenheiros criaram uma arquitetura que poderia caber em nosso mundo digital de computadores binários. Uma arquitetura típica é mostrada no diagrama abaixo -

Existe uma camada de entrada que possui muitos sensores para coletar dados do mundo exterior. Do lado direito, temos uma camada de saída que nos dá o resultado previsto pela rede. Entre esses dois, várias camadas estão ocultas. Cada camada adicional adiciona mais complexidade no treinamento da rede, mas forneceria melhores resultados na maioria das situações. Existem vários tipos de arquiteturas projetadas que discutiremos agora.

Arquitetura ANN

O diagrama abaixo mostra várias arquiteturas de RNA desenvolvidas ao longo de um período de tempo e que estão em prática hoje.

Fonte:

https://towardsdatascience.com/the-mostly-complete-chart-of-neural-networks-explained-3fb6f2367464

Cada arquitetura é desenvolvida para um tipo específico de aplicativo. Portanto, ao usar uma rede neural para seu aplicativo de aprendizado de máquina, você terá que usar uma das arquiteturas existentes ou projetar a sua própria. O tipo de aplicativo que você finalmente decide depende de suas necessidades de aplicativo. Não há uma diretriz única que diga a você para usar uma arquitetura de rede específica.