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Capítulo 18 – Entropia Cruzada Para Quantificar a Diferença Entre Duas Distribuições de Probabilidade

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A Cross-Entropy (ou entropia cruzada, se você preferir o termo em português) é fácil de implementar como parte de um programa que aprende usando gradiente descendente e backpropagation. Faremos isso nos próximos capítulos quando treinarmos uma rede completa, desenvolvendo uma versão melhorada do nosso programa anterior para classificar os dígitos manuscritos do dataset MNIST. O …

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Capítulo 11 – Design De Uma Rede Neural Para Reconhecimento de Dígitos

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Na primeira parte deste livro online, durante os 10 primeiros capítulos, definimos e estudamos o universo das redes neurais artificias. Neste ponto você já deve ter uma boa compreensão sobre que são estes algoritmos e como podem ser usados, além da importância das redes neurais para a construção de sistemas de Inteligência Artificial. Estamos prontos …

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Capítulos Recentes

  • Capítulo 35 – A Matemática do Problema de Dissipação do Gradiente em Deep Learning
  • Capítulo 34 – O Problema da Dissipação do Gradiente
  • Capítulo 33 – Por que as Redes Neurais Profundas São Difíceis de Treinar?
  • Capítulo 32 – Como Uma Rede Neural Artificial Encontra a Aproximação de Uma Função
  • Capítulo 31 – As Redes Neurais Artificiais Podem Computar Qualquer Função?
  • Capítulo 30 – Variações do Stochastic Gradient Descent – Hessian Optimization e Momentum
  • Capítulo 29 – Definindo o Tamanho do Mini-Batch
  • Capítulo 28 – Usando Early Stopping Para Definir o Número de Épocas de Treinamento
  • Capítulo 27 – A Taxa de Aprendizado de Uma Rede Neural
  • Capítulo 26 – Como Escolher os Hiperparâmetros de Uma Rede Neural

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