Manual Prático do Deep Learning: Redes Neurais Profundas

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Sobre este curso

Já pensou se as Redes Neurais viessem com um Manual Prático de instruções passo-a-passo sobre como construí-las?
Pois é, esse manual agora existe! Com ajuda desse Manual, você vai implementar desde os neurônios mais básicos (como o Perceptron, o Adaline e o Sigmoid) até uma Rede Neural completa com:
– Learning rate
– Momentum
– Dropout
– Regularização L1/L2
– Técnicas de inicialização de pesos (normal, uniform, e glorot/xavier)
– Mini-batch Gradiente Descendente
– Freezing
– Learning rate decay
– Early stopping
– Batch normalization Além disso, esse Manual também contém segredos e dicas de especialistas pra lhe ajudar a treinar suas próprias Redes Neurais bem mais fácil, como: Quais os melhores valores para cada hiperparâmetro (learning rate, qtde. de camadas, qtde. neurônios, tamanho do batch, etc)?

Mais informações:

Com ajuda desse Manual, você vai implementar desde os neurônios mais básicos (como o Perceptron, o Adaline e o Sigmoid) até uma Rede Neural completa com: – Learning rate – Momentum – Dropout – Regularização L1/L2 – Técnicas de inicialização de pesos (normal, uniform, e glorot/xavier) – Mini-batch Gradiente Descendente – Freezing – Learning rate decay – Early stopping – Batch normalization
Além disso, esse Manual também contém segredos e dicas de especialistas pra lhe ajudar a treinar suas próprias Redes Neurais bem mais fácil, como:
Quais os melhores valores para cada hiperparâmetro (learning rate, qtde. de camadas, qtde. neurônios, tamanho do batch, etc)?