Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Redes Neurais - Coggle Diagram
Redes Neurais
-
-
Markov Chain
Processo matemático que passa por transições de um estado para outro. É aleatório e cada etapa do processo é “sem memória”
-
Perceptron
É um modelo matemático que recebe várias entradas, x1, x2, … e produz uma única saída binária. A saída do neurônio é se a soma ponderada das entradas é maior ou menor do que algum valor limiar (threshold)
-
Backpropagation
Passos
O passo para frente (forward pass), onde nossas entradas são passadas através da rede e as previsões de saída obtidas (essa etapa também é conhecida como fase de propagação).
O passo para trás (backward pass), onde calculamos o gradiente da função de perda na camada final (ou seja, camada de previsão) da rede e usamos esse gradiente para aplicar recursivamente a regra da cadeia (chain rule) para atualizar os pesos em nossa rede (etapa também conhecida como fase de atualização de pesos ou retro-propagação).
É um algoritmo projetado para otimizar os pesos para que a rede neural possa aprender a mapear corretamente as entradas para as saídas
É uma estrutura conexionista, na qual o processamento é distribuído por um grande número de pequenas unidades densamente interligadas.