Doido Dev

A rede neural LeNet-5 é uma das primeiras redes neurais convolucionais amplamente utilizadas, desenvolvida por Yann LeCun. Ela consiste em 7 camadas (excluindo a entrada), onde cada camada possui parâmetros treináveis. Cada Feature Map extraído utiliza um filtro específico para identificar características da imagem de entrada. 1.1 Camada de Con ...

Linguagem: Python 3.6.5 Ambiente de desevnolvimento: Jupyter Notebook Bibliotecas: TensorFlow 2.4.1 Configuração da GPU import tensorflow as tf dispositivos_gpu = tf.config.list_physical_devices("GPU") if dispositivos_gpu: dispositivo_gpu = dispositivos_gpu[0] tf.config.experimental.set_memory_growth(dispositivo_gpu, True) ...

Este guia técnico detalha a implementação de um modelo de Deep Learning utilizando a biblioteca PyTorch para classificar diferentes condições climáticas através de visão computacional. O processo abrange desde o pré-processamento de dados até a inferência final. Configuração do Ambiente e Dependências Iniciamos configurando o ambiente com as bi ...

Introdução às Redes Neurais Convolucionais Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são amplamente utilizadas em tarefas como reconhecimento de imagens e processamento de voz. Diferente das redes neurais totalmente conectadas, onde todos os neurônios entre camadas adjacentes estão interligados, as CNNs introduzem camadas convolucionais e de pooling, ...

Introdução ao Projeto EPSANet (Efficient Pyramid Squeeze Attention Net) representa uma inovação em mecanismos de atenção para redes neurais convolucionais, projetado para melhorar o desempenho com um design leve e eficiente. A tecnologia incorpora módulos de atenção piramidal de compressão (PSA) nas arquiteturas de aprendizado profundo, potenci ...