Memorial de projetos : aprendizado profundo: uma visão geral sobre arquiteturas neurais modernas

Abstract

Resumo: As redes neurais formam um dos pilares do Aprendizado Profundo. Esses algoritmos funcionam de forma similar ao cérebro humano e possibilitam que problemas reais possam ser resolvidos, como reconhecimento de imagens processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação, robótica, reconhecimento de padrões em texto e áudio, entre outros. Este trabalho está dividido em duas partes. Na primeira, o parecer técnico, é apresentada uma visão geral sobre as arquiteturas RNN (Rede Neural Recorrente), CNN (Rede Neural Convolucional), GAN (Rede Adversária Generativa) e Transformer, passando pela sua definição, principais características e principais caso de aplicação. O parecer conclui retomando os principais conceitos discutidos nele e finaliza indicando a importância e o impacto dessas estruturas na melhoria de processos e atividades humanas, além dos novos desafios que se apresentam quando essas arquiteturas são expostas a novos tipos de problemas. Na segunda, e última parte, são apresentados os apêndices com as principais resoluções desenvolvidas durante cada disciplina do curso, além dos resultados aos questionamentos propostos

Abstract: Neural networks are one of the pillars of Deep Learning. These algorithms work in a similar way to the human brain and enable real-world problems to be solved, such as image recognition, natural language processing, recommendation systems, robotics, pattern recognition in text and audio, among others. This paper is divided into two parts. The first, the technical review, presents an overview of the RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), GAN (Generative Adversarial Network), and Transformer architectures, covering their definitions, main characteristics, and key application cases. The review concludes by reviewing the main concepts contained therein and concluding by highlighting the importance and impact of these structures in improving human processes and activities, as well as the new challenges that arise when these architectures are exposed to new types of problems. In the second and final part, appendices are presented with the main resolutions developed during each course discipline, in addition to the results of the proposed questions