llmdeepdive
EN

Digite para buscar

    Trilha de aprendizagem

    Fundamentos de redes neurais

    Aprenda como redes neurais representam funções, medem erros, propagam gradientes e melhoram por otimização.

    03

    foundations · 9 aulas disponíveis

    Fundamentos de redes neurais

    Aprenda como redes neurais representam funções, medem erros, propagam gradientes e melhoram por otimização.

    1. 03.01O perceptron
    2. 03.02Perceptrons multicamada e não linearidade
    3. 03.03Funções de ativação: ReLU, GELU e SwiGLU
    4. 03.04Funções de loss e cross-entropy
    5. 03.05Retropropagação, visualizada
    6. 03.06Gradient descent e a paisagem de loss
    7. 03.07Otimizadores: de SGD a Momentum, Adam e AdamW
    8. 03.08Inicialização, normalização e residuais
    9. 03.09Overfitting, regularização e a lição amarga