Deep CollabNet - Laurence, Moisés;de Almeida, Areolino
29,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in über 4 Wochen
  • Broschiertes Buch

Visando aprimorar o aprendizado de redes neurais profundas, neste trabalho é proposta a rede CollabNet, que consiste em um novo método de inserção de novas camadas escondidas em redes neurais do tipo Deep FeedForward, inspirado no empilhamento de autoencoders. A nova forma de inserção é considerada colaborativa e busca a melhoria do treinamento em relação a abordagens baseadas em autoencoders empilhados. Nesta nova abordagem, a inserção de camada é realizada de maneira coordenada e gradual, mantendo sob controle do projetista a influência dessa nova camada no treinamento e não mais de modo…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Visando aprimorar o aprendizado de redes neurais profundas, neste trabalho é proposta a rede CollabNet, que consiste em um novo método de inserção de novas camadas escondidas em redes neurais do tipo Deep FeedForward, inspirado no empilhamento de autoencoders. A nova forma de inserção é considerada colaborativa e busca a melhoria do treinamento em relação a abordagens baseadas em autoencoders empilhados. Nesta nova abordagem, a inserção de camada é realizada de maneira coordenada e gradual, mantendo sob controle do projetista a influência dessa nova camada no treinamento e não mais de modo aleatório e estocástico como no empilhamento tradicional. A colaboração proposta nesse trabalho consiste em fazer com que o aprendizado da camada recém inserida continue o aprendizado obtido pelas camadas anteriores, sem prejuízo ao aprendizado global da rede. Desta forma, a camada recém inserida colabora com as camadas anteriores e o conjunto trabalha de forma mais alinhada ao aprendizado. A CollabNet foi testada em uma base de dados de um problema real, obtendo resultados satisfatórios e promissores.
Autorenporträt
Développe la recherche dans le domaine de l'apprentissage automatique en mettant l'accent sur les algorithmes d'apprentissage profond. Personne polyvalente ayant de l'expérience dans la collecte, la transformation et l'organisation de données pour l'analyse qui aide à prendre des décisions éclairées. Excellente compréhension et maîtrise des plateformes permettant une analyse efficace des données, notamment SQL, Tableau et Python.