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- O que são redes neurais de várias camadas?
- Por que usar várias camadas em uma rede neural?
- O que é rede de várias camadas?
- Qual é a diferença entre MLP e CNN?
O que são redes neurais de várias camadas?
Uma rede neural de várias camadas contém mais de uma camada de neurônios ou nós artificiais. Eles diferem amplamente no design. É importante observar que, embora as redes neurais de camada única fossem úteis no início da evolução da IA, a grande maioria das redes usadas hoje tem um modelo de várias camadas.
Por que usar várias camadas em uma rede neural?
Basicamente, adicionando mais camadas ocultas / mais neurônios por camada, você adiciona mais parâmetros ao modelo. Portanto, você permite que o modelo se ajuste a funções mais complexas.
O que é rede de várias camadas?
Redes multicamadas também consistem em nós e bordas, mas os nós existem em camadas separadas, representando diferentes formas de interações, que se conectam para formar um aspecto (16, 17). Aspectos, ou pilhas de camadas, podem ser usados para representar diferentes tipos de contatos, locais espaciais, subsistemas ou pontos no tempo.
Qual é a diferença entre MLP e CNN?
Tanto o MLP quanto a CNN podem ser usados para classificação de imagens, no entanto, o MLP toma o vetor como entrada e a CNN toma tensor como entrada para que a CNN possa entender a relação espacial (relação entre pixels próximos da imagem) entre pixels de imagens melhor, assim, para imagens complicadas que CNN terá um desempenho melhor do que MLP.
