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Tag: Stochastic Gradient Descent

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Capítulo 30 – Variações do Stochastic Gradient Descent – Hessian Optimization e Momentum

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Cada técnica mostrada até aqui é valiosa e deve ser dominada por aqueles que pretendem trabalhar com redes neurais artificiais e aplicações de Inteligência Artificial, mas essa não é a única razão pela qual nós as explicamos. O ponto principal é familiarizar você com alguns dos problemas que podem ocorrer nas redes neurais e com …

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Capítulo 13 – Construindo Uma Rede Neural Com Linguagem Python

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Ok. Chegou a hora. Vamos escrever um programa em linguagem Python que aprenda como reconhecer dígitos manuscritos, usando Stochastic Gradient Descent e o dataset de treinamento MNIST. Se você chegou até aqui sem ler os capítulos anteriores, então pare imediatamente, leia os últimos 12 capítulos e depois volte aqui! Não tenha pressa! Não existe atalho para …

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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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