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Paulo Gio
Paulo Gio

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Rede Neural Profunda do Zero em Rust ūü¶Ä - Parte 1 - Fundamentos da Rede Neural

Uma série sobre a construção de Redes Neurais Profundas do zero na Linguagem Rust

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Introdução

Como um entusiasta do aprendizado de máquina, sempre fui fascinado pelo funcionamento interno das redes neurais. Embora existam muitas bibliotecas de alto nível que facilitam a construção de redes neurais, acredito que entender os fundamentos e construí-las do zero é essencial para dominar os conceitos.

Nesta série de tutoriais, guiarei você na construção de um modelo de rede neural passo a passo, explicando cada conceito ao longo do caminho. Começaremos com uma breve introdução às redes neurais e, em seguida, mergulharemos na linguagem de programação Rust, conhecida por seu desempenho, segurança e simultaneidade.

Seja você um iniciante ou um desenvolvedor experiente, este tutorial o ajudará a obter um entendimento mais profundo das redes neurais e de sua implementação em Rust. Então vamos começar!

Por que o Rust é uma boa escolha para construir Redes Neurais

O Rust é uma boa escolha para construir redes neurais do zero porque oferece várias vantagens:

  • Seguran√ßa ūüõ†ÔłŹ: o Rust √© uma linguagem de programa√ß√£o de sistemas que garante a seguran√ßa da mem√≥ria e previne erros comuns como ponteiros nulos, corridas de dados e estouros de buffer. Isso torna o c√≥digo Rust mais confi√°vel e seguro, o que √© importante para o desenvolvimento de redes neurais.
  • Desempenho ‚ö°: o Rust √© uma linguagem compilada que produz bin√°rios r√°pidos e eficientes que podem ser executados em v√°rias plataformas. O Rust tamb√©m suporta paralelismo e simultaneidade, o que pode acelerar o treinamento e a infer√™ncia da rede neural. O Rust tamb√©m pode aproveitar a acelera√ß√£o da GPU para computa√ß√£o de alto desempenho.
  • Expressividade ūüßĎ: o Rust possui uma sintaxe rica e elegante que permite aos desenvolvedores escrever c√≥digo conciso e leg√≠vel. O Rust tamb√©m suporta macros, que podem simplificar a defini√ß√£o de arquiteturas de redes neurais usando crates (pacotes de c√≥digo do Rust que encapsulam funcionalidades relacionadas em uma √ļnica unidade compil√°vel), como o BURN. O Rust tamb√©m possui um sistema de tipos e sistema de traits (meios de definir comportamentos compartilhados entre tipos de dados) poderosos, que podem ajudar com abstra√ß√£o e programa√ß√£o gen√©rica.
  • Ecossistema ūü¶Ä : o Rust possui uma comunidade crescente e vibrante de desenvolvedores que contribuem para o desenvolvimento de v√°rios crates e ferramentas para o desenvolvimento de redes neurais. Alguns dos crates populares incluem BURN, autograd, tract, tch-rs e RustNN. Esses crates oferecem suporte robusto para a constru√ß√£o e treinamento de redes neurais em Rust, al√©m de executar modelos pr√©-treinados de outros frameworks, como PyTorch e TensorFlow.

Resumindo, o Rust √© uma boa escolha para construir redes neurais do zero porque combina de forma √ļnica seguran√ßa, desempenho, expressividade e ecossistema, tornando o desenvolvimento de redes neurais mais f√°cil e agrad√°vel. Mas, nesta s√©rie, n√£o vamos usar nenhum crate pronto para uso do Rust, como BURN e tch-rs, mas vamos construir nossa pr√≥pria biblioteca de redes neurais do zero para promover o pensamento de primeiros princ√≠pios.

Fundamentos da Rede Neural

Bem, agora que sabemos por que vamos usar o Rust para esta construção, vamos nos aprofundar no funcionamento interno de uma Rede Neural. Vamos ser bem breves nisso. Vou vincular algumas ótimas fontes no final deste blog que fornecerão uma explicação detalhada de tudo o que acontece em uma implementação simples de rede neural.

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Uma representação de uma rede neural

Uma arquitetura básica de rede neural totalmente conectada consiste em três elementos-chave:

  • Dados de entrada: esta √© a informa√ß√£o ou dados iniciais que s√£o alimentados na rede neural para processamento.
  • Camadas ocultas: nessas camadas √© onde ocorrem os c√°lculos e transforma√ß√Ķes. Cada camada oculta √© composta por v√°rios perceptrons, que s√£o as unidades individuais respons√°veis por processar e transmitir informa√ß√Ķes.
  • Camadas de sa√≠da: a camada final da rede neural produz a sa√≠da desejada com base nos dados de entrada e nos c√°lculos realizados nas camadas ocultas.

Em uma rede neural, cada perceptron dentro das camadas ocultas possui seu pr√≥prio conjunto √ļnico de par√Ęmetros: peso (w) e vi√©s (b). Esses par√Ęmetros determinam a rela√ß√£o entre os perceptrons em diferentes camadas. Quando uma rede neural √© inicializada, os pesos s√£o definidos aleatoriamente e os vieses s√£o iniciados como zero. No entanto, durante o processo de treinamento, esses valores s√£o continuamente ajustados para otimizar a sa√≠da da rede e alinh√°-la o mais pr√≥ximo poss√≠vel dos r√≥tulos verdadeiros.

O treinamento de uma rede neural geralmente segue as seguintes etapas:

  1. Inserção de Dados na Primeira Camada: os dados iniciais são alimentados na camada de entrada da rede.
  2. Propagação para Frente (Propagação Direta): os dados são então propagados para frente através das camadas ocultas, com cada perceptron realizando cálculos e passando a saída para a próxima camada.
  3. Previs√£o: uma vez que os dados passaram por todas as camadas, a rede neural produz uma previs√£o com base nos c√°lculos realizados.
  4. Cálculo de Custo: para avaliar a acurácia da previsão, uma função de perda predefinida é usada para calcular o custo ou o erro.
  5. Propagação para Trás (Retropropagação): a rede então realiza a propagação para trás, calculando os gradientes para cada camada. Este processo envolve avaliar o impacto da saída de cada perceptron no erro geral e ajustar os pesos e vieses de acordo.
  6. Gradiente Descendente: com os gradientes calculados, a rede usa o algoritmo de gradiente descendente para atualizar os pesos e vieses, minimizando gradualmente o custo.
  7. Repetir as Etapas 1‚Äď6: as etapas anteriores s√£o repetidas iterativamente at√© que o custo atinja um n√≠vel satisfat√≥rio, indicando que a rede aprendeu os padr√Ķes e rela√ß√Ķes nos dados.

Ao seguir essas etapas, uma rede neural pode aprender com exemplos e melhorar seu desempenho ao longo do tempo, tornando-se uma ferramenta poderosa para v√°rias aplica√ß√Ķes. Ao longo da s√©rie, aprofundaremos cada etapa do processo mostrado e, em seguida, escreveremos o c√≥digo em Rust para implementar os algoritmos. Na pr√≥xima parte, vamos iniciar o projeto do Rust, carregar nossos dados e inicializar nosso modelo de rede neural.

Nesta s√©rie, vamos criar uma biblioteca ou crate de Rede Neural baseada em Rust. Usando esta biblioteca, vamos construir uma aplica√ß√£o para criar um classificador bin√°rio para classificar... voc√™ adivinhou... Gatos ūüźą.

Espero que esta s√©rie fortale√ßa suas bases em redes neurais e, ao mesmo tempo, introduza voc√™ a alguns conceitos da incr√≠vel linguagem de programa√ß√£o Rust. Prepare-se e junte-se √† essa jornada. Voc√™ pode me seguir no Twitter para receber atualiza√ß√Ķes quando a pr√≥xima parte desta s√©rie for lan√ßada, onde come√ßaremos carregando algumas imagens de gatos e iniciando nosso modelo.

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Artigo original publicado por Akshay Ballal. Traduzido por Paulinho Giovannini.

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