[INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL] Redes Neurais Artificiais: BACKPROPAGATION

Trabalho desenvolvido pelos alunos Maria Aparecida Pereira Junqueira e Luiz Filipe Cunha para a disciplina de Inteligência Artificial, ministrada pelo Prof. Dr. Alex Fernandes da Veiga Machado, no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas Gerais - Campus Rio Pomba.

[@bode_fuceta]

*Por incrível que pareça os pesos iniciados em " 0 " facilitou muito mais o entendimento.* Ainda sim já passei
Horas e horas, dias e dias estudando sobre backpropagation, derivadas, deltas e lei da cadeia e to apanhando pra entender isso.

[@patricksilveira8861]

Sou de DS. Excelente...um assunto como deeplearning precisa de todo tipo de abordagem .

[@harrisonhakinensouza]

Muito bom, desenvolvi esse algoritmo em java e esta funcionando corretamente, ele é só demora um pouco dependendo do valor inserido e dependendo do valor desejado.

[@CarlosRique41]

Está no github? Se sim vc pode me dar umas ajudas aqui???

[@marcoswi]

Que cachorro inteligente! Sabe até programar!

[@djspark4]

não é surpresa, sendo em java :D

[@carolinimariarts866]

Ótimo esse vídeo, simples, objetivo e bem explicado, adorei, moça!

[@nomadehillpro7]

😎Melhor que outros vídeos sobre RNA 👍

[@ClovisNeto]

Muito boa explicação! Parabéns.

[@franciscocesarioneto6698]

O Y de saida das camadas deve ainda passar pela função de ativação (sigmoide, tangencial, etc) e não ser calculado apenas pelo produto dos pesos pelo valor de entrada

[@vmarinpietri]

Bôa menina parabéns

[@AdrianoMaciel-wead]

Excelente explicação, muito didático e simples de entender. Senti falta de explorar um pouco sobre funções de ativação, mas mesmo assim o vídeo está ótimo.

[@alinematheus3644]

Excelente aula! Parabéns! Que Deus abençoe vocês pelo trabalho! :)

[@gabrielaugusto6001]

Explica bem demais, parabéns!

[@pedrobaqui6813]

Muito bom maria ! Só tenho uma dúvida... Como ficaria a questão do erro (backpropagation) para a classificação multilinear ?

[@jonatapaulino]

Muito bom seu vídeo.

[@raniere-videos]

Muito bom! Parabéns

[@mansioncapital3358]

podia disponibilizar todos os apontamentos que fez durante a aula, por favor.

[@JoubertFuscaldi]

Maria gata s2, tirou todas as minhas dúvidas, obrigado

[@manuba8985]

Qual o impacto das camadas ocultas faz diferença em ter uma camada ou 2 ou 3?

[@leosmi1]

Na classificação dos dados, vc consegue maiores combinações para selecionar seus dados...tem que escolher com seriedade

[@emannuel128]

Bela aula!

[@GuiBRx]

Obrigado pela aula :)

[@wesleyvospata]

Muita teoria e prática meio complicada: O neurônio possui as bias que eu não vi...

[@alguemmemataporfavor]

ObrigAdoooo

[@elpidio666]

oi, que unhas lindas se é formada em computação

[@renatoserafini3926]

Parabéns 👏👏👏👏 o uso do bias muda alguma coisa?

[@manuba8985]

ce pode usar ou não da no mesmo

[@davi_ufop]

Qual livro você indica?

[@CarlosRique41]

Unha bem pintada

[@bode_fuceta]

kkkk

[@Eduardo_BP]

Que agonia q dá uma pessoa comparando um algoritmo uma neurônio humano kkk

[@leidediniz1618]

a principal parte 38 minuntos nao fimou... triste

[@Pain28248]

o backpropagation não funciona assim. Vc teria que ir voltando a partir do seu erro gerado atualizando os pesos da camada de saída e depois os da camada de entrada.

[@zecaze2253]

e oque ela fez ?

[@AdrianoMaciel-wead]

Você não prestou atenção, ou não viu o vídeo até o fim. Ela foi muito didática e fez as etapas corretamente.

[@jeffersonsep1914]

Joao Marcos ela já retropropagou o erro.... A ordem de correção do peso não importa

[@jeffeDavid1]

A música fora do tempo xD

[@andreluizdasilva3106]

Não está muito bom esse vídeo não!!!!

[@JoubertFuscaldi]

Maria gata s2, tirou todas as minhas dúvidas, obrigado