Deep Learning Book
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Vejamos como implementar nosso modelo de Rede Neural Convolucional que vai aprender a diferença nas imagens de cães e gatos e quando apresentarmos novas imagens ao modelo, ele será capaz de prever se a imagem é de um cão ou gato de forma automática. O Jupyter Notebook completo está disponível com os demais arquivos do …
Uma das principais dúvidas de quem está iniciando em Machine Learning e se depara com as Redes Neurais Convolucionais, é sobre como ocorre o aprendizado dos parâmetros (aquilo que o algoritmo realmente aprende durante o treinamento). O que exatamente está sendo feito quando apresentamos uma imagem a um algoritmo de Rede Neural Convolucional? Sabemos que …
Nossa tarefa é simples: vamos fornecer a um modelo de Deep Learning uma imagem e o modelo terá que classificar se a imagem é de um cachorro ou gato! Parece fácil, não? Na verdade, não! Para que isso funcione precisamos construir e treinar um modelo de Deep Learning, o que envolve conhecimentos de Matemática, Estatística, …
Além das camadas convolucionais que acabamos de descrever nos capítulos anteriores, as redes neurais convolucionais também contêm camadas de agrupamento (ou Pooling). Camadas de Pooling são geralmente usadas imediatamente após camadas convolucionais e o que fazem é simplificar as informações na saída da camada convolucional. Vejamos o que são e como funcionam as Camadas de …
Vamos continuar estudando Deep Learning e investigar como funciona o Compartilhamento de Pesos em Redes Neurais Convolucionais. Já dissemos que cada neurônio tem um viés e pesos 5 × 5 conectados ao seu campo receptivo local. O que eu não mencionamos é que vamos usar os mesmos pesos e vieses para cada um dos 24 …
Vamos estudar em detalhes a partir de agora as Redes Neurais Convolucionais, uma das principais arquiteturas de Deep Learning, amplamente usada em Visão Computacional. E começaremos compreendendo o que são os Campos Receptivos Locais. Mas antes, afinal, o que é Visão Computacional, amplamente usada em aplicações de Inteligência Artificial? O Que é Visão Computacional? Imagine …
Nos primeiros capítulos deste livro ensinamos nossas redes neurais a fazer um bom trabalho reconhecendo imagens de dígitos manuscritos: Fizemos isso usando redes nas quais camadas adjacentes são totalmente conectadas umas às outras. Ou seja, todos os neurônios da rede estão conectados a todos os neurônios em camadas adjacentes: Em particular, …
O Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é necessário para resolver tarefas que são muito complexas para os humanos. Algumas tarefas são tão complexas que é impraticável, senão impossível, que os seres humanos consigam explicar todas as nuances envolvidas. Então, em vez disso, fornecemos uma grande quantidade de dados para um algoritmo de aprendizado de máquina …