Deep Learning Book
Em Português, Online e Gratuito
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 …
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 – …
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 …
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 …
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 …
A partir deste capítulo estudaremos diversas outras arquiteturas de Deep Learning, que estão sendo usadas em aplicações de Inteligência Artificial de última geração. Continue conosco nessa incrível jornada. 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. …