Construindo um Modelo de IA: Uma Jornada Interativa
Esta aplicação transforma os conceitos matemáticos por trás das redes neurais em uma experiência visual. Explore a arquitetura, entenda o processo de treinamento e veja como tudo se conecta.
1. A Arquitetura da Rede (A Anatomia)
Uma rede neural é composta por camadas de neurônios. Clique em cada camada abaixo para explorar sua função e estrutura. Esta organização modular permite que a rede aprenda padrões complexos progressivamente.
Entrada
Recebe os dados
Saída
Produz o resultado
Selecione uma camada para ver os detalhes.
Explorando Funções de Ativação
As funções de ativação introduzem não-linearidade, permitindo que a rede aprenda relações complexas. Compare as funções mais comuns clicando nos botões.
2. O Processo de Treinamento (A Fisiologia)
O treinamento busca encontrar os pesos (W) e vieses (b) ideais para minimizar o erro. Este é um processo cíclico de 4 etapas. Use os botões para navegar pelo ciclo de aprendizado.
Visualizando o Gradiente Descendente
A atualização dos parâmetros usa o Gradiente Descendente para "descer a colina" da função de custo e encontrar o erro mínimo. Clique no botão para ver a animação.
3. O Fluxo de Treinamento Completo
Finalmente, vamos juntar tudo. O treinamento envolve repetir o ciclo de 4 passos para muitos lotes de dados (`batches`) ao longo de várias épocas (`epochs`). Este diagrama resume o fluxo completo.
LOOP DE ÉPOCAS
PARA CADA LOTE (BATCH)
1. Forward Propagation
2. Cálculo do Custo
3. Backpropagation
4. Atualização dos Parâmetros
Ao final deste processo, a rede terá aprendido os parâmetros ideais para fazer previsões precisas em novos dados.