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#3160349

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 depoolingreduzem a dimensionalidade.
  • as camadas de convolução aplicamdropoutpara ajustar o formato dos dados para serem processados pelas camadas de pooling.
  • as camadas de pooling são baseadas emword embeddingsdinâmicos, sendo adequadas para processar dados textuais.
  • as camadas de pooling realizam ofine-tunningpara minimizar a função de perda, que mede a diferença entre as previsões do modelo e os rótulos corretos.
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