Ganhador-leve-tudo na seleção de ações
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O processo Ganhador-Leve-Tudo (WTA) é um método competitivo utilizado em redes neurais e …
Neural Networks
Terms tagged with Neural Networks
Sigmoide
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A função sigmoide, definida como σ(z) = 1 / (1 + e^-z), é amplamente utilizada em …
Aprendizado de Paridade
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O Aprendizado de Paridade é um problema de referência na teoria do aprendizado de …
Computação Neural
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A computação neural refere-se às operações matemáticas realizadas por neurônios …
Normalização por Camada
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A Normalização por Camada estabiliza o treinamento reduzindo o desvio de covariância …
Rede Highway
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As Redes Highway foram projetadas para abordar o problema do gradiente desaparecente no …
Camada Oculta
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Uma camada oculta consiste em neurônios que recebem entradas das camadas anteriores, …
Unidade Recorrente com Portas (GRU)
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Uma Unidade Recorrente com Portas (GRU) é uma célula especializada de rede neural …
Rede Feed-Forward
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Redes Feed-Forward (FFNs), também conhecidas como Perceptrons Multicamadas (MLPs), …
Época
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No aprendizado de máquina, uma época representa uma única iteração sobre todo o conjunto …
Dense
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Em redes neurais, ‘dense’ refere-se a camadas totalmente conectadas, onde …
Aprendizado Contínuo
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O aprendizado contínuo, também conhecido como aprendizado ao longo da vida, permite que …
Normalização em Lote
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Este método ajusta e escala as ativações para terem média zero e variância unitária …
Algoritmo ator-crítico
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O algoritmo ator-crítico emprega dois componentes: o ator, que atualiza a política para …
Um Cálculo Lógico das Ideias Immanentes na Atividade Nervosa
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Este artigo fundamental propôs um modelo matemático de redes neurais, demonstrando que …
Softmax
Definition
O Softmax é amplamente utilizado na camada de saída de redes neurais para tarefas de …
Rede Neural Recorrente
Definition
As RNNs são projetadas para reconhecer padrões em sequências de dados, como texto, …
ReLU
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A ReLU é amplamente utilizada em redes neurais de aprendizado profundo devido à sua …
Decodificador
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Em modelos de sequência para sequência (sequence-to-sequence), o decodificador recebe o …
Função de Ativação
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Uma função de ativação introduz não-linearidade em uma rede neural, permitindo que ela …
Linear
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Operações lineares envolvem multiplicação e adição sem ativações não lineares. Em redes …
Aprendizado Profundo
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Os algoritmos de aprendizado profundo tentam imitar os processos analíticos e de …
Rede Neural Convolucional
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As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são projetadas para aprender automaticamente e de …
Backpropagation
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Backpropagation, abreviação de propagação reversa de erros, é um método usado em redes …