ep14 Quantos neurônios devo usar na minha rede?

Cérebro Eletrônico - episódio 14
Quantos neurônios devo usar na minha rede?

O que é o cross-validation? Como escolher a topologia e os hiperparâmetros para o seu modelo neural? O que é o overfitting? Este vídeo do Cérebro Eletrônico aborda essas questões e apresenta uma análise introdutória sobre a relação entre todas elas.

Participação especial: Luciana Satie Oguma
aluna do 9° semestre de Engenharia Eletrônica do IFSP

Software Multiple Back-Propagation:
Noel Lopes, Bernardete Ribeiro. An evaluation of multiple feed-forward networks on GPUs. International Journal of Neural Systems, 2011.
(http://mbp.sourceforge.net/)

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LINKS DOS EPISÓDIOS DO CANAL
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ep1 Aprendendo Sobre Máquinas que Aprendem Sobre a Gente
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ep2 Fundamentos do Aprendizado de Máquina
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ep3 Como o YouTube usa IA para sugerir o próximo vídeo
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ep4 A inspiração biológica das Redes Neurais Artificiais
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ep5 Neurônio Artificial (parte 1)
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ep6 Neurônio Artificial (parte 2)
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ep7 Reconhecimento de padrões com um neurônio artificial
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ep8 O que significa "aprender", no Aprendizado de Máquina?
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ep9 Algoritmos de treinamento e operação da Rede Neural Perceptron
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ep10 Perceptron Multicamadas e seus conceitos iniciais
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ep11 Redes Multiclasse e os fundamentos do algoritmo Backpropagation
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ep12 Hiperparâmetros: taxa de aprendizagem e momentum
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ep13 Treino, teste e validação
   • ep13 Treino, teste e validação  
ep14 Quantos neurônios devo usar na minha rede?
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ep15 Redes neurais como aproximadores de função
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CRÉDITOS
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Apresentação e Elaboração:
Miguel Angelo de Abreu de Sousa - professor de Inteligência Artificial
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo
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Produção:
Alan Belém Santos
Fernando Luiz de Figueredo
Kenny Shogo Nakamura
Solon Bonifácio Fernandes
alunos do 9° semestre de Engenharia de Eletrônica do IFSP