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Complete the blanks in the following statements about deep learning:

O _______________ é uma biblioteca de Python desenvolvida pelos investigadores da Google que trabalhavam no projeto Google Brain e tem como homónimo o Theano. Apesar disso existe uma diferença significativa entre este e o Theano, que consiste na possibilidade do TensorFlow usar uma biblioteca de “Data Flow Graph” para computação numérica.
A Rede Neural ____________ é uma variante das Redes de Perceptrons de Múltiplas Camadas, tendo sido inspirada no método biológico de processamentos de dados visuais.
O ____________ é uma biblioteca de Python que permite definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas, ou funções, com recurso a vetores, matrizes e sistemas multi-dimensionais de forma eficiente (Tensores).
Uma rede autocodificadora realiza transformações na entrada de acordo com dois tipos de funções. A função de extração é:
O aprendizado de modelos por meio do treinamento de redes neurais ________________ tem sido tradicionalmente tratado como um processo empírico. De fato, soluções para os problemas mencionados acima envolvem o uso de diversos procedimentos que foram surgindo ao longo dos anos e que em conjunto passaram a contar como fatores importantes no sucesso da aprendizagem profunda.
Redes Neurais ___________________ constituem uma ampla classe de redes cuja evolução do estado depende tanto da entrada corrente quanto do estado atual.
A Microsoft CNTK é um componente de software que torna fácil o desenho e o teste de redes computacionais, como as redes neuronais profundas. Tal como os concorrentes, é utilizado para treinar e testar diversos tipos de redes neuronais. A configuração da rede é centralizada num ficheiro de texto.
Outro tipo especial de autocodificadora, denominada autocodificadora _________________, é obtida conforme descrito a seguir. Em primeiro lugar, deixamos de aplicar uma não linearidade para produzir a saída da camada intermediária, i.e., usamos h(x) = b1 + W1.
A _______________ é uma biblioteca de python que pode ser usada numa segunda camada de abstração do Theano ou do TensorFlow. A sua grande vantagem é permitir escolher uma destas frameworks para ser executada no “backend” e facilitar o processo de implementação do código.
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DEEP LEARNING
3 pág.

Inteligência Artificial Centro Universitário Leonardo da VinciCentro Universitário Leonardo da Vinci

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O TensorFlow é uma biblioteca de Python desenvolvida pelos investigadores da Google que trabalhavam no projeto Google Brain e tem como homónimo o Theano. Apesar disso, existe uma diferença significativa entre este e o Theano, que consiste na possibilidade do TensorFlow usar uma biblioteca de “Data Flow Graph” para computação numérica. A Rede Neural Convolucional é uma variante das Redes de Perceptrons de Múltiplas Camadas, tendo sido inspirada no método biológico de processamentos de dados visuais. O NumPy é uma biblioteca de Python que permite definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas, ou funções, com recurso a vetores, matrizes e sistemas multi-dimensionais de forma eficiente (Tensores). Uma rede autocodificadora realiza transformações na entrada de acordo com dois tipos de funções. A função de extração é: O aprendizado de modelos por meio do treinamento de redes neurais profundos tem sido tradicionalmente tratado como um processo empírico. De fato, soluções para os problemas mencionados acima envolvem o uso de diversos procedimentos que foram surgindo ao longo dos anos e que em conjunto passaram a contar como fatores importantes no sucesso da aprendizagem profunda. Redes Neurais Recorrentes constituem uma ampla classe de redes cuja evolução do estado depende tanto da entrada corrente quanto do estado atual. A Microsoft CNTK é um componente de software que torna fácil o desenho e o teste de redes computacionais, como as redes neuronais profundas. Tal como os concorrentes, é utilizado para treinar e testar diversos tipos de redes neuronais. A configuração da rede é centralizada num ficheiro de texto. Outro tipo especial de autocodificadora, denominada autocodificadora linear, é obtida conforme descrito a seguir. Em primeiro lugar, deixamos de aplicar uma não linearidade para produzir a saída da camada intermediária, i.e., usamos h(x) = b1 + W1. A Keras é uma biblioteca de python que pode ser usada numa segunda camada de abstração do Theano ou do TensorFlow. A sua grande vantagem é permitir escolher uma destas frameworks para ser executada no “backend” e facilitar o processo de implementação do código.

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