Redes Neurais Decodificam Memórias Climáticas: Reconstruindo Padrões Ambientais Centenários
Inteligência artificial reconstruiu padrões climáticos europeus históricos com precisão superior, revelando detalhes de extremos térmicos perdidos.
redes neurais
Trabalho expõe que redes neurais robustas com arquitetura diferente funcionam de forma similar
A pesquisa mostra que, se treinadas em um regime adversarial, aprendendo a identificar e ignorar dados aberrantes, redes diferentes tendem a produzir resultados similares, o que indica uma convergência para a solução ideal independente da arquitetura da rede.
Técnica melhora processo de decisão de redes neurais
Os pesquisadores desenvolveram um regime especial de treinamento para que as redes neurais aprendessem a focar em todos os atributos informativos dos dados para tomarem suas decisões, e não somente nos mais evidentes, que podem levar a decisões inadequadas.
IA interpretável explica o raciocínio que aplicou para realizar uma tarefa
A nova arquitetura de rede neural foi desenvolvida para mapear os dados até características prototípicas que descrevem o fenômeno em estudo com base em conceitos interpretáveis, e assim ela é capaz de explicar como chegou às suas conclusões.
A importância do bias nas redes neurais
Neste artigo, discriminamos por que o bias é utilizado em redes neurais, e se existem situações onde seu uso é opcional.
Algoritmos bioinspirados
Padrões e fenômenos da natureza, em especial os dos seres vivos, têm fornecido uma série de inspirações para resolver problemas computacionais. No artigo, são apresentados três fenômenos biológicos e que soluções computacionais podem ser resolvidas com eles
Usando algoritmos genéticos em redes neurais
O uso de algoritmos genéticos na busca das melhores soluções para o treinamento de redes neurais pode resultar tanto em melhoria de desempenho quanto em redução do tempo necessário para a rede convergir à solução ideal.
Redes neurais baseadas em conhecimento permitem a interpretação de processos biológicos
As redes neurais apresentadas na pesquisa incorporam em sua estrutura o conhecimento sobre as redes de sinalização e regulação celular, o que permite que os parâmetros da rede sejam interpretáveis como dados sobre genes e proteínas, ampliando a aplicabilidade das redes não só para tarefas de predição, mas também para a descoberta científica.
Os tipos de redes neurais
Neste artigo, apresentamos as características dos neurônios e das estruturas presentes nos principais tipos de redes neurais, apontando suas aplicações mais comuns ou potenciais.
PyTorch: biblioteca com novas funcionalidades para redes neurais
O PyTorch apresenta duas grandes inovações: o módulo que implementa os tensores, objetos manipulados pela rede neural, foi projetado para permitir seu alocamento em GPUs, o que aumenta a velocidade da rede; e ele permite a geração de grafos dinâmicos, com redes de estrutura flexível, permitindo maior liberdade de arquitetura ao desenvolvedor.