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Tag: Redes Neurais Recorrentes

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Capítulo 53 – Matemática na GRU, Dissipação e Clipping do Gradiente

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A capacidade da rede GRU de manter dependências ou memória de longo prazo decorre dos cálculos na célula na GRU para produzir o estado oculto. As LSTMs têm dois estados diferentes passados entre as células – o estado da célula e o estado oculto, que carregam a memória de longo e curto prazo, respectivamente – …

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Capítulo 51 – Arquitetura de Redes Neurais Long Short Term Memory (LSTM)

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Estudamos as redes neurais recorrentes e suas limitações nos capítulos anteriores. Para superar alguns dos problemas das RNNs, podemos usar algumas de suas variações. Uma delas é chamada LSTM ou Long Short Term Memory, um tipo de rede neural recorrente, que é usada em diversos cenários de Processamento de Linguagem Natural. Neste capítulo estudaremos a …

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Capítulo 50 – A Matemática da Dissipação do Gradiente e Aplicações das RNNs

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No Capítulo 34 nós discutimos sobre o problema da dissipação do gradiente e a dificuldade em treinar as redes neurais artificiais. Com as RNNs esse problema é ainda mais acentuado e por isso vamos agora estudar A Matemática da Dissipação do Gradiente e Aplicações das RNNs e compreender matematicamente porque o problema acontece. Mencionamos anteriormente …

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Capítulo 49 – A Matemática do Backpropagation Through Time (BPTT)

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Estudamos no capítulo anterior as Redes Neurais Recorrentes. Mas para que elas funcionem, o algoritmo de treinamento precisa de um pequeno ajuste, uma vez que esse tipo de rede possui o que podemos chamar de “memória” durante seu treinamento. E o que faz isso acontecer é A Matemática do Backpropagation Through Time (BPTT), assunto deste …

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Capítulo 48 – Redes Neurais Recorrentes

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Os humanos não começam a pensar do zero a cada segundo. Ao ler este texto, você entende cada palavra com base em sua compreensão das palavras anteriores. Você não joga tudo fora e começa a pensar de novo. Seus pensamentos têm persistência. As redes neurais artificiais tradicionais não podem fazer isso, o que traz algumas …

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Capítulo 10 – As Principais Arquiteturas de Redes Neurais

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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 …

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  • Capítulo 90 – Como Funcionam os Transformadores em Processamento de Linguagem Natural – Parte 5
  • Capítulo 89 – Como Funcionam os Transformadores em Processamento de Linguagem Natural – Parte 4
  • Capítulo 88 – Como Funcionam os Transformadores em Processamento de Linguagem Natural – Parte 3
  • Capítulo 87 – Como Funcionam os Transformadores em Processamento de Linguagem Natural – Parte 2
  • Capítulo 86 – Como Funcionam os Transformadores em Processamento de Linguagem Natural – Parte 1
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