Rede Neural Profunda do Zero em Rust 🦀 - Parte 1 - Fundamentos da Rede Neural

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

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:

• Segurança 🛠️: o Rust é uma linguagem de programação de sistemas que garante a segurança da memória e previne erros comuns como ponteiros nulos, corridas de dados e estouros de buffer. Isso torna o código Rust mais confiável e seguro, o que é importante para o desenvolvimento de redes neurais.
• Desempenho ⚡: o Rust é uma linguagem compilada que produz binários rápidos e eficientes que podem ser executados em várias plataformas. O Rust também suporta paralelismo e simultaneidade, o que pode acelerar o treinamento e a inferência da rede neural. O Rust também pode aproveitar a aceleração da GPU para computação de alto desempenho.
• Expressividade 🧑: o Rust possui uma sintaxe rica e elegante que permite aos desenvolvedores escrever código conciso e legível. O Rust também suporta macros, que podem simplificar a definição de arquiteturas de redes neurais usando crates (pacotes de código do Rust que encapsulam funcionalidades relacionadas em uma única unidade compilável), como o BURN. O Rust também possui um sistema de tipos e sistema de traits (meios de definir comportamentos compartilhados entre tipos de dados) poderosos, que podem ajudar com abstração e programação genérica.
• Ecossistema 🦀 : o Rust possui uma comunidade crescente e vibrante de desenvolvedores que contribuem para o desenvolvimento de vários 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 construção e treinamento de redes neurais em Rust, além de executar modelos pré-treinados de outros frameworks, como PyTorch e TensorFlow.

Resumindo, o Rust é uma boa escolha para construir redes neurais do zero porque combina de forma única segurança, desempenho, expressividade e ecossistema, tornando o desenvolvimento de redes neurais mais fácil e agradável. Mas, nesta série, não vamos usar nenhum crate pronto para uso do Rust, como BURN e tch-rs, mas vamos construir nossa própria biblioteca de redes neurais do zero para promover o pensamento de primeiros princípios.

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.

Uma representação de uma rede neural

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

• Dados de entrada: esta é a informação ou dados iniciais que são alimentados na rede neural para processamento.
• Camadas ocultas: nessas camadas é onde ocorrem os cálculos e transformações. Cada camada oculta é composta por vários perceptrons, que são as unidades individuais responsáveis por processar e transmitir informações.
• Camadas de saída: a camada final da rede neural produz a saída desejada com base nos dados de entrada e nos cálculos realizados nas camadas ocultas.

Em uma rede neural, cada perceptron dentro das camadas ocultas possui seu próprio conjunto único de parâmetros: peso (w) e viés (b). Esses parâmetros determinam a relação entre os perceptrons em diferentes camadas. Quando uma rede neural é inicializada, os pesos são definidos aleatoriamente e os vieses são iniciados como zero. No entanto, durante o processo de treinamento, esses valores são continuamente ajustados para otimizar a saída da rede e alinhá-la o mais próximo possível dos rótulos 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. Previsão: uma vez que os dados passaram por todas as camadas, a rede neural produz uma previsão com base nos cálculos 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 1–6: as etapas anteriores são repetidas iterativamente até que o custo atinja um nível satisfatório, indicando que a rede aprendeu os padrões e relações 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 várias aplicações. Ao longo da série, aprofundaremos cada etapa do processo mostrado e, em seguida, escreveremos o código em Rust para implementar os algoritmos. Na próxima parte, vamos iniciar o projeto do Rust, carregar nossos dados e inicializar nosso modelo de rede neural.

Nesta série, vamos criar uma biblioteca ou crate de Rede Neural baseada em Rust. Usando esta biblioteca, vamos construir uma aplicação para criar um classificador binário para classificar... você adivinhou... Gatos 🐈.

Espero que esta série fortaleça suas bases em redes neurais e, ao mesmo tempo, introduza você a alguns conceitos da incrível linguagem de programação Rust. Prepare-se e junte-se à essa jornada. Você pode me seguir no Twitter para receber atualizações quando a próxima parte desta série for lançada, onde começaremos carregando algumas imagens de gatos e iniciando nosso modelo.

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