Quando várias unidades recebem as mesmas entradas, elas formam uma camada. Cada unidade da camada olha para as mesmas informações, mas com pesos diferentes, então cada uma procura uma característica distinta. A saída de uma camada não é descartada: ela vira a entrada da camada seguinte. É aí que a combinação acontece. Uma unidade da segunda camada pode aprender a se ativar quando certas unidades da primeira camada se acendem juntas — por exemplo, quando há uma linha inclinada à esquerda e outra à direita, formando um contorno. A segunda camada não vê os pixels originais; ela vê o resumo que a primeira camada produziu. Cada camada nova combina os padrões detectados pela anterior em padrões mais elaborados. O resultado é uma escada: características simples embaixo, características compostas em cima.
Como a inteligência artificial realmente aprende
Muitas unidades simples formam redes neurais
Camadas que combinam padrões
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Aqui você pode acender e apagar unidades da primeira camada. Repare que cada unidade da segunda camada só se acende quando um conjunto específico de unidades da primeira está aceso ao mesmo tempo. Se você apagar uma delas, a unidade de cima se apaga. Isso mostra que a camada seguinte não vê os dados originais: ela vê o resumo que a camada anterior produziu. Cada camada combina os padrões da anterior em padrões mais elaborados, como uma escada de características.
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