Eu recomendo fortemente o livro "Otimizando Parâmetros de uma DenseNet: Através do Controle de Geração de Mapas de Características", escrito por Cristiano Roberto Siebert. É um livro sobre técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina que fornece uma explicação abrangente e profunda sobre a teoria e a prática de DenseNet. É muito bem escrito, possui muitas ilustrações e imagens para reforçar o conceito. Os conceitos apresentados são claros e diretos, e o livro também aborda vários tópicos relacionados a aplicações práticas.
O livro explica conceitos básicos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, e também aborda tópicos avançados relacionados a otimização de parâmetros, controle de geração de mapas de características e reconhecimento de padrões. Ele também explica como os modelos de DenseNet podem ser usados para criar modelos de inteligência artificial mais avançados, e fornece dicas sobre como implementar esses algoritmos.
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É uma ótima maneira de aprender sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina. Se você está procurando um livro que possa ajudá-lo a entender a teoria e a prática da DenseNet, então eu recomendo fortemente este livro. Ele oferece uma abordagem profunda e detalhada sobre o tópico, e também contém muitos exemplos de aplicações práticas. Se você estiver interessado em aprender mais sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina, então este livro é definitivamente uma ótima escolha.
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As Redes Neurais Convolucionais, ou CNN, sofrem ainda com a grande necessidade de poder computacional para sua utilização, restringindo seu uso em plataformas variadas. Para isso foi desenvolvido um método de otimização feito para a DenseNet, uma CNN que tem como característica ser completamente conectada em todas as suas camadas. A técnica consiste em controlar a geração dos mapas de características em relação ao momento de extração de características da rede, objetivando a redução do tamanho de ocupação de espaço da rede e do tempo de treinamento com o mínimo de perda na acurácia. Esse controle se dá reduzindo de maneira progressiva o número de mapas de característica através da adição de um novo parâmetro chamado de controle de decréscimo (Decrease Control), que controlará quantos mapas de característica cada mapa deverá extrair.
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