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REDES NEURAIS - Coggle Diagram
REDES NEURAIS
Recorrentes
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Redes tipo LSTM
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As unidades LSTM (“Long Short Term Memory”) e variações conseguem por meio do uso de uma memória (ou estado) de célula garantir um bom fluxo de gradientes ao longo do tempo e, consequentemente, viabilizar o treinamento de intervalos de tempo mais longos
Em uma rede recorrente, o gradiente ao longo da dimensão temporal pode tanto crescer como reduzir exponencialmente, inviabilizando o treinamento caso se considere um intervalo de tempo (isto é, tamanho de sequência de entrada) razoável
uma camada de rede recorrente sempre irá utilizar os mesmos parâmetros para todos os intervalos de tempo (isto é, os parâmetros de um mesmo nível são independentes do tempo)
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