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DEEP LEARNING VIDEO AULA 3 - Coggle Diagram
DEEP LEARNING VIDEO AULA 3
Conceito
Matemática dos Neurônios
Ajuste dos parâmetros livres
Inicialização de parâmetros aleatórios
Matriz W
Uma RNA possui uma memória associativa, distribuída nos pesos sinápticos
Os pesos criam um mapeamento distribuído entre os vetores e entrada e saída
No treinamento supervisionado conhecemos a saída da rede
Treinar será fazer Y -> D pelo ajuste de W
Generalização
Capacidade de predizer a saída desejada de uma entrada qualquer
O treinamento aproximará Y de D
Os padrões de treino são amostras estatísticas de um determinado fenômeno e tendem a representar o fenômeno com aproximação
Teoria Estatística de aprendizagem
Passível de ERRO
O controle de erro é a Teoria estatística de Aprendizagem
Treinamento não supervisionado
Principio ontológico genérico
Exceções acrescentam complexidade
Mecanismos de classificação
Potencialização de Classificação - Extração de significado
Sinapse de Hebb