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ML

Marcelo Lima04/07/2024 15:28
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Redes Neurais Convolucionais

    No universo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, as redes neurais convolucionais (CNNs) se destacam como ferramentas poderosas para o processamento e análise de imagens digitais. Inspiradas no funcionamento do sistema visual humano, as CNNs são capazes de extrair informações complexas e padrões sutis de imagens com alta precisão, superando métodos tradicionais de visão computacional em diversas tarefas.

    Funcionamento das CNNs:

    • Camadas Convolucionais: Aplicam filtros matemáticos ("núcleos") em uma matriz de pixels da imagem, buscando identificar padrões e características relevantes. Cada núcleo se desloca pela imagem, capturando informações de diferentes regiões e gerando um mapa de ativação. (https://pt.wikipedia.org/wiki/Rede_neural_artificial)
    • Funções de Ativação: Introduzem uma não linearidade na rede, permitindo que ela aprenda relações complexas entre os dados. Funções como ReLU e Tanh são comumente utilizadas para amplificar sinais importantes e suprimir irrelevantes. (https://pt.wikipedia.org/wiki/Rede_neural_convolucional)
    • Pooling: Reduz a dimensionalidade dos mapas de ativação, diminuindo a quantidade de dados a serem processados e controlando o sobreajuste. Técnicas como Max Pooling e Average Pooling são utilizadas para resumir as informações mais importantes em áreas específicas da imagem. (https://www.deeplearningbook.com.br/camadas-de-pooling-em-redes-neurais-convolucionais/)

    Aplicações das CNNs (com exemplos verificáveis):

    Impacto das CNNs:

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    Comentários (1)
    Sandra Souza
    Sandra Souza - 04/07/2024 22:42

    Excelente