TensorFlow: Trabalhando com gradientes em redes neurais
Entendendo o TensorFlow e como ele trabalha com redes neurais.
Publicado em 30 de julho de 2023
Glossário
Entendendo o TensorFlow e como ele trabalha com redes neurais
O TensorFlow e seu grafo computacional
O TensorFlow representa modelos de redes neurais como um grafo computacional, onde cada operação é um nó no grafo e as conexões entre os nós representam o fluxo de dados.
Tipos de redes neurais suportados pelo TensorFlow
O TensorFlow oferece flexibilidade para criar diferentes tipos de redes neurais, desde modelos simples até modelos personalizados, além de suportar o uso de modelos pré-treinados.
Aprendizado por gradiente e otimização de pesos
O TensorFlow utiliza técnicas de otimização de gradientes, como o Gradiente Descendente Estocástico (SGD) e o Adam Optimizer, para ajustar os pesos dos modelos de redes neurais e melhorar o desempenho.
Funções de perda e métricas de avaliação
No TensorFlow, podemos usar diferentes funções de perda, como a Entropia Cruzada e o Erro Quadrático Médio, e acompanhar métricas de desempenho durante o treinamento.
Escala e distribuição no TensorFlow
O TensorFlow pode ser executado em diferentes dispositivos, como CPUs, GPUs e TPUs, e suporta a execução distribuída para treinar modelos em vários dispositivos em paralelo.
O uso de gradientes em redes neurais com TensorFlow
No TensorFlow, os gradientes são utilizados para otimizar os pesos dos modelos de redes neurais durante o treinamento, permitindo previsões mais precisas. O TensorFlow oferece eficiência computacional e recursos para lidar com gradientes em redes neurais complexas.
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