https://github.com/rosacarla/treinamento-rede-neural-mlp
Projeto com bliblioteca Keras para treinamento de rede neural MLP que reconhece escrita manual
https://github.com/rosacarla/treinamento-rede-neural-mlp
keras tensorflow visao-computacional
Last synced: 3 months ago
JSON representation
Projeto com bliblioteca Keras para treinamento de rede neural MLP que reconhece escrita manual
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/rosacarla/treinamento-rede-neural-mlp
- Owner: rosacarla
- License: mit
- Created: 2023-09-11T09:32:15.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-09-14T19:24:06.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-06T11:47:11.590Z (4 months ago)
- Topics: keras, tensorflow, visao-computacional
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 204 KB
- Stars: 1
- Watchers: 2
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# 🏋️TREINAMENTO DE REDE NEURAL MLP
Modelo construído com a biblioteca Keras do Python para treinamento de uma rede neural MLP (Multi Layer Perceptron), também chamada de Perceptron Multicamadas, para a qual se atribui a tarefa de reconhecimento de escrita manual de números.
A rede CNN classifica em multiclasses as imagens de números manuscritos de 0 a 9, do dataset MNIST e de outro dataset criado também com números manuscritos para fins de comparação do desempenho deste modelo com o de uma rede neural CNN (Convolutional Neural Network), em português, Rede Neural Convolucional, cujo treinamento é realizado com mesmos conjuntos de dados.
---
## 🧰 Tecnologias utilizadas
- [KERAS](https://keras.io/), biblioteca do Python para Deep Learning
- [NumPy](https://numpy.org/pt/), biblioteca para computação científica com Python
- [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/?hl=pt-br), biblioteca para criar modelos de Machine Learning
- [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/), biblioteca com ferramentas para análise preditiva de dados
---
## ©️ Licença
Distribuído sob a licença MIT. Veja `LICENSE`para informações adicionais.
---
## 📬 Contato
Autora: Carla Edila Silveira
E-mail: [email protected]
---