2026
Junho
Vanishing Gradients, Overfitting e o dataset MNIST [1/2]
24 de junho, 2026
O que são os problemas de vanishing gradients e overfitting em redes neurais e quais técnicas são utilizadas para tratá-los
Maio
Predição de várias classes e o dataset MNIST
29 de maio, 2026
Como redes neurais lidam com a predição de várias classes e a implementação de uma rede para classificação de dígitos no dataset MNIST
Backpropagation e a operação lógica XOR [2/2]
11 de maio, 2026
Como funcionam as duas etapas do algoritmo Backpropagation e uma implementação em Python utilizando-o para treinar uma rede neural para solução da operação XOR
Backpropagation e a operação lógica XOR [1/2]
4 de maio, 2026
Como o algoritmo Backpropagation é utilizado para o treinamento de redes neurais e o uso da Regra da Cadeia para o cálculo do gradiente da função de erro
Abril
Problemas de Otimização, Derivadas e o método Gradient Descent
27 de abril, 2026
Como o cálculo da derivada é utilizado em problemas de otimização e como funciona o método Gradient Descent
Mais Sobre o Perceptron e Bias
13 de abril, 2026
O que há por trás da equação do Perceptron e mais detalhes sobre o Bias
Março
Deep Learning, Perceptron e a operação NAND
26 de março, 2026
O que são redes neurais, o que é um Perceptron e como utilizá-lo para calcular a operação lógica NAND