Introdução às redes neurais multicamada
Embora o modelo Perceptron tenha tido sucesso em resolver problemas linearmente separáveis, ele não é apropriado para lidar com os desafios complexos e atuais da mesma forma. Para enfrentar essa complexidade, surgiu uma evolução: as redes neurais multicamada, também conhecidas como multilayer perceptron. A seguir, apresentamos uma representação desse avançado algoritmo:
O software WEKA oferece uma implementação desse algoritmo.
É evidente que há uma adição crucial nesse novo modelo: uma camada intermediária chamada de “camada oculta”. Essa camada é encarregada de executar as operações de soma e ativação, tal como a camada única do modelo Perceptron. Com base nos resultados dessa camada, as operações de soma e ativação são novamente aplicadas para chegar ao resultado final. Esse processo é conhecido como feed forward.
Esse avanço permite às redes neurais multicamada lidar com problemas mais complexos e não linearmente separáveis, expandindo a capacidade da aprendizagem de máquina para tarefas mais desafiadoras e realistas.