Cálculo em Gráficos Computacionais: Backpropagation

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– Postado em 31 de agosto de 2015 Introdução Backpropagation é o algoritmo chave que torna o treinamento de modelos profundos computacionalmente atraentes. Para as redes neurais modernas, pode fazer treinamento com descida gradiente até dez milhões de vezes mais rápido, em relação a uma implementação ingênua. Essa é a diferença entre um modelo que leva uma semana para treinar e levar 200...

Aprendizagem Profunda, PNL e Representações

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Introdução Nos últimos anos, as redes neurais profundas dominaram o reconhecimento de padrões. Eles arrasaram o estado anterior da arte fora da água para muitas tarefas de visão por computador. O reconhecimento de voz também está-se a mover dessa maneira. Mas apesar dos resultados, temos que nos perguntar… por que eles funcionam tão bem? Esta publicação analisa alguns resultados...

Redes Neurais, Manifolds e Topologia

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Postado em 6 de abril de 2014 topologia, redes neurais, aprendizagem profunda, múltiplas hipóteses Recentemente, tem havido muita emoção e interesse em redes neurais profundas porque alcançaram resultados inovadores em áreas como a visão por computador.1 No entanto, ainda há uma série de preocupações sobre elas. Uma delas é que pode ser bastante desafiador entender o que realmente faz uma rede...

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