Como determinar pesos específicos para neurônios da camada oculta

[Murilo Fracaroli]

Boa noite,

Nas aulas finais do curso foi especificado que alguns neurônios da camada oculta podem classificar os parâmetros de entrada de modo a considerar que para uma finalidade x, uma entrada x terá um peso maior do que uma entrada y.

Utilizando o exemplo do professor Jones extraído da aula “Camadas Ocultas”:

Neste exemplo, este primeiro neurônio da camada oculta retorna um resultado de acordo com o histórico de crédito de uma pessoa, pois os valores dos pesos aplicados nos valores das entradas “Dividas” e “História de crédito” são maiores dos que os das entradas “Garantias” e “Renda”.

Minha dúvida esta relacionada em como definir a prioridade à estes pesos, pois nos exemplos abordados em aulas anteriores nós inicialmente utilizamos pesos randômicos e previamente utilizamos uma função para gerar estes pesos também randômicos. No caso, mesmo que eu estipule um peso inicial dando preferência a determinadas entradas essa preferência não se perderia com o processo de aprendizagem? E se caso a resposta seja sim, como seria implantada essa lógica de preferência no programa?

[Jones Granatyr]

Olá Murilo,

Não é possível, pois esse processo de treinamento é transparente e a própria rede neural que fará o aprendizado e a definição dos valores. Mesmo definindo valores iniciais diferentes para os pesos, a própria rede neural se adaptará

Jones

[Murilo Fracaroli]

Olá Prof. Jones, obrigado pela resposta!

 

 

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