A unidade que decide pouco | Guia visual de aprendizado com IA

Repare que a unidade não tenta reconhecer o objeto inteiro. Ela só responde a uma pergunta bem estreita, como se houvesse uma linha inclinada naquela parte da imagem. Cada entrada chega com um peso, e a unidade soma tudo. Se a soma passa de um certo ponto, ela se acende; se não passa, fica apagada. É uma decisão minúscula, quase trivial sozinha. O valor dela só aparece quando muitas unidades assim trabalham lado a lado, cada uma procurando uma característica diferente.

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Uma unidade simples é a peça mínima de uma rede neural. Ela recebe várias informações de entrada, dá a cada uma um peso — o mesmo tipo de botão de sensibilidade que já apareceu nos capítulos anteriores — e produz uma única decisão pequena. Por exemplo, uma unidade pode responder à pergunta "há uma linha escura inclinada nesta região da imagem?". Ela não reconhece um rosto, nem um objeto, nem uma letra. Apenas mede o quanto as entradas, combinadas com seus pesos, apontam para aquela característica específica. Se a soma ponderada das entradas ultrapassa um certo limiar, a unidade se ativa; caso contrário, permanece quieta. O resultado é um número que indica o quanto aquela característica está presente. Sozinha, essa decisão é quase inútil. O valor dela aparece quando muitas unidades assim trabalham em paralelo, cada uma procurando uma característica diferente.