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-professor,eu entendi certo?cada entrada é uma variável,e cada variável vai ter pesos diferentes pra cada camada oculta?
-Outra dúvida seria,a função sigmoide e somente para problemas de classificação?se sim,apenas para problemas binários?
Olá Caio,
Cada neurônio de entrada representa uma variável do dataset, e cada neurônio terá pesos diferentes para cada camada oculta.
A função sigmoide produz resultados no intervalo entre 0 e 1, mas ela força para que os resultados se concentrem mais próximos de 0 ou de 1. Por isso, ela é uma função de ativação adequada para problemas de classificação binária, indicando uma das classes com 0 e a outra com 1.
então profesor,ela consegue fazer classificação com mais de duas classes?ja que só gera resultados entre 0 e 1?
Até consegue, pois você pode por exemplo colocar três neurônios na camada de saída, todos ativados com sigmoide. Neste caso, a rede neural vai determinar se o registro pertence a cada uma das classes, independentemente. É assim que trabalhamos com problemas multi-classe, por exemplo quando um animal pode ser mamífero e aquático ao mesmo tempo. Mas se as classes forem exclusivas, por exemplo mamífero ou réptil ou peixe. a ativação mais adequada é softmax, que limita a resposta a somente uma categoria.
Até consegue, pois você pode por exemplo colocar três neurônios na camada de saída, todos ativados com sigmoide. Neste caso, a rede neural vai determinar se o registro pertence a cada uma das classes, independentemente. É assim que trabalhamos com problemas multi-classe, por exemplo quando um animal pode ser mamífero e aquático ao mesmo tempo. Mas se as classes forem exclusivas, por exemplo mamífero ou réptil ou peixe. a ativação mais adequada é softmax, que limita a resposta a somente uma categoria.
Por exemplo,tem 3 camdas de saída,ele vai retornar um valor entre 0 e 1.a camda que tiver o valor mais próximo de 1,vai ser a resposta final?(Usando Sigmoid)
Se você usar sigmoide, então cada neurônio que tiver valor o acima de 0.5 indica presença da categoria. Por exemplo, se neurônio_mamífero = 0.6, neurônio_aquático = 0.7 e neurônio_escamoso = 0.4, então o registro é mamífero e também aquático, mas não tem escamas.
Quando o problema só admite uma classe, nós usamos softmax, que aí sim o valor maior indica a presença da única classe permitida.
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