Principais Funções e Camadas do Keras para Redes Neurais

Camada de Embedding A camada Embedding do Keras é utilizada para mapear inteiros (representando palavras ou tokens) em vetores densos de dimensão fixa. É fundamental em tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), pois permite que o modelo aprenda representações vetoriais semânticas durante o treinamento. A assinatura básica da camada é ...

Publicado em 7-3 00:28

Resolvendo InvalidArgumentError: Incompatible shapes no Keras

Resolvendo InvalidArgumentError: Incompatible shapes no Keras O erro InvalidArgumentError: Incompatible shapes é uma exceção comum em Keras que indica uma incompatibilidade nas formas dos tensores durante operações como treinamento de modelos. Isso geralmente ocorre quando os dados de entrada ou as camadas intermediárias têm dimensões que não c ...

Publicado em 6-25 17:08

Modelo Sequencial de Rede Neural para Aprendizado Baseado em Física

Dados de entrada NUM_AMOSTRAS = 200 dados_entrada = np.random.random(NUM_AMOSTRAS) print(dados_entrada) Geração dos dados de saída sinais = (- np.ones((NUM_AMOSTRAS,)))**np.random.randint(2,size=NUM_AMOSTRAS) dados_saida = np.sqrt(dados_entrada) * sinais print(sinais) print(dados_saida) Rede neural ativacao = tf.keras.layers.ReLU() modelo_s ...

Publicado em 6-19 21:10

Deep Learning com Python: Do Conceito à Implementação Prática

O campo da inteligência artificial (IA) é frequentemente visualizado como um conjunto de círculos concêntricos, onde a IA é a categoria mais ampla, o aprendizado de máquina (Machine Learning) é um subconjunto focado em algoritmos que aprendem com dados, e o aprendizado profundo (Deep Learning) é a especialidade que utiliza redes neurais artific ...

Publicado em 6-18 09:01

Análise Algorítmica para Inferência de Gênero e Idade em Faces

O desenvolvimento de modelos para inferir idade e gênero a partir de imagens faciais é um desafio complexo na visão computacional. Este guia técnico explora o processo de construção de uma solução robusta, desde a preparação dos dados até a avaliação do modelo, utilizando o conjunto de dados UTKFace. 1. Preparação do Ambiante e Constantes A con ...

Publicado em 6-7 16:59

Geração Automatizada de Código Frontend a Partir de Capturas de Tela via Deep Learning

O Pix2Code é um modelo de rede neural profunda projetado para traduzir capturas de tela de Interfaces Gráficas de Usuário (GUI) diretamente em código de marcação e estilo. O sistema utiliza uma abordagem de ponta a ponta para mapear características visuais em sintaxe de programação estruturada, operando como um compilador visual. Pipeline de Pr ...

Publicado em 5-30 14:13