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Transformers: teoria e viabilização
(2021-07)
Transformers atualmente representam uma das classes mais poderosas de modelos de aprendizado de máquina para processamento de linguagem natural (PLN). Neste trabalho, exploramos os conceitos teóricos por trás dessa arquitetura ...
Numerical Solution of PDE’s Using Deep Learning
(2019-10-04)
This work presents a method for the solution of partial diferential equations (PDE’s) using neural networks, more specifically deep learning. The main idea behind the method is using a function of the PDE itself as the ...
Previsão de resultados de tênis
(2018-11)
Começamos este trabalho com uma pesquisa exploratória dos modelos atualmente usados na previsão de resultados no esporte, levando a uma comparação de suas acurácias na base de dados histórica de partidas. Determinado o ...
DeepQ learning in Atari Games
(2018-11)
The aim of this paper is to develop an AI agent with self-learning capabilities that is able to play classical Atari console games without human intervention and achieve next to human level performance. In order to achieve ...
A machine learning approach to dengue forecasting: comparing LSTM, Random Forest and Lasso
(2018-04-12)
We used the Infodengue database of incidence and weather time-series, to train predictive models for the weekly number of cases of dengue in 790 cities of Brazil. To overcome a limitation in the length of time-series ...
Aplicação do Word2vec e do Gradiente descendente dstocástico em tradução automática
(2016-05-30)
O word2vec é um sistema baseado em redes neurais que processa textos e representa pa- lavras como vetores, utilizando uma representação distribuída. Uma propriedade notável são as relações semânticas encontradas nos modelos ...
Determinantes de intervenção do Banco Central do Brasil no mercado de câmbio: uma abordagem empírica por regressão logística e redes neurais
(2015-08-31)
A common scenario in countries with inflation targeting regimes is Central Bank intervention in exchange market to keep volatility under control. Those interventions are commom in developing countries. In Brazil interventions ...
Utilização do modelo skip-gram para representação distribuída de palavras no projeto Media Cloud Brasil
(2015-06-30)
There is a representation problem when working with natural language processing because once the traditional model of bag-of-words represents the documents and words as single matrix, this one tends to be completely sparse. ...
