Uma Rede Neural Convolucional (do inglês, Convo...

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Ano: 2024Banca: IV - UFGOrganização: TJ-ACDisciplina: Estruturas de Dados e AlgoritmosTemas: Fundamentos de Algoritmos | Teoria dos Algoritmos

Uma Rede Neural Convolucional (do inglês, Convolutional Neural Network - CNN) é um algoritmo de aprendizado de máquina profundo que pode, a partir dos dados de entrada, atribuir importância (pesos e vieses que podem ser aprendidos) a vários aspectos dos dados e, portanto, obter maior diferenciação. São características da arquitetura das redes neurais convolucionais:

as camadas de convolução realizam extração de características e as camadas de pooling reduzem a dimensionalidade.

as camadas de pooling são baseadas em word embeddings dinâmicos, sendo adequadas para processar dados textuais.

as camadas de pooling realizam o fine-tunning para minimizar a função de perda, que mede a diferença entre as previsões do modelo e os rótulos corretos.

as camadas de convolução aplicam dropout para ajustar o formato dos dados para serem processados pelas camadas de pooling.

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as camadas de convolução realizam extração de características e as camadas de pooling reduzem a dimensionalidade.

as camadas de pooling são baseadas em word embeddings dinâmicos, sendo adequadas para processar dados textuais.

as camadas de pooling realizam o fine-tunning para minimizar a função de perda, que mede a diferença entre as previsões do modelo e os rótulos corretos.

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