Webtagr - Sumário de Notícias de Tecnologia

Processos Gaussianos: Uma Introdução Suave

2025-08-18

Esta postagem de blog fornece uma introdução acessível aos processos gaussianos (PGs), uma ferramenta poderosa na aprendizagem de máquina. Começando com os fundamentos das distribuições gaussianas multivariadas, explica marginalização e condicionamento, levando ao conceito central dos PGs: prever dados incorporando conhecimento prévio. Figuras interativas e exemplos práticos ilustram como os PGs usam funções de kernel para definir matrizes de covariância, controlando a forma da função prevista. A inferência bayesiana atualiza o modelo com dados de treinamento, permitindo a previsão de valores de função e seus intervalos de confiança.

Por que o Momentum realmente funciona: Uma imersão profunda na aceleração do Gradiente Descendente

2025-04-28

Este artigo mergulha na mecânica do momentum em algoritmos de otimização. Ao analisar funções quadráticas convexas, ele revela como o momentum acelera o gradiente descendente e explica os princípios matemáticos subjacentes. O artigo também explora as limitações do momentum e sua combinação com o gradiente descendente estocástico, oferecendo insights sobre direções futuras de pesquisa. Usando linguagem clara e exemplos concretos como regressão polinomial e colorização de imagens, o artigo fornece uma compreensão abrangente dos princípios e aplicações do momentum, adequado para leitores interessados em algoritmos de otimização.

Uma Introdução Suave às Redes Neurais de Grafos: Desvendando o Poder dos Dados de Grafos

2024-12-20

Este artigo fornece uma introdução acessível às Redes Neurais de Grafos (GNNs). Começa explicando dados de grafos e suas aplicações no mundo real, como redes sociais, estruturas moleculares e texto. O artigo, então, aprofunda os componentes essenciais das GNNs, incluindo a passagem de mensagens, operações de agrupamento e vários tipos de dados de grafos. Ao construir um modelo GNN moderno passo a passo, ele esclarece o papel e a motivação por trás do design de cada componente. Finalmente, oferece um playground interativo de GNN, permitindo que os leitores experimentem em primeira mão o processo de construção e previsão de um modelo GNN, aprofundando sua compreensão.