Deep Learning Book
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Depois de compreender como funciona o backpropagation, podemos agora entender o código usado em alguns capítulos anteriores para implementar o algoritmo (o qual vamos reproduzir aqui). Em nosso código nós temos os métodos update_mini_batch e backprop da classe Network. Em particular, o método update_mini_batch atualiza os pesos e bias da rede calculando o gradiente para …
O backpropagation é indiscutivelmente o algoritmo mais importante na história das redes neurais – sem backpropagation (eficiente), seria impossível treinar redes de aprendizagem profunda da forma que vemos hoje. O backpropagation pode ser considerado a pedra angular das redes neurais modernas e aprendizagem profunda. Neste capítulo, vamos compreender como o backpropagation é usado no treinamento das …
No último capítulo, vimos como as redes neurais podem aprender seus pesos e bias usando o algoritmo de gradiente descendente. Houve, no entanto, uma lacuna na nossa explicação: não discutimos como calcular o gradiente da função de custo. Neste capítulo, explicaremos sobre um algoritmo usado para calcular esses gradientes, um algoritmo conhecido como backpropagation. Como …