rosacarla / Rede-neural-MLP-S2

Projeto de rede neural do tipo Multi-Layer Perceptron que identifica números escritos (ou desenhados) manualmente por seres humanos.

🧠 TESTE DE REDE NEURAL MLP

Projeto de rede neural Multi-Layer Perceptron (MLP) para identificar números escritos (ou desenhados) manualmente por seres humanos em tarefa de visão computacional. Realizaram-se treinos com 2 até 10 neurônios na camada oculta, os quais foram acrescentados um a um.

Na parte final do notebook, apresenta-se a análise do modelo quanto a: métricas, parâmetros configuráveis, melhorias possíveis da arquitetura da rede para obter melhoria do seu desempenho.

🧰 Tecnologias utilizadas

# Importa bibliotecas
import matplotlib.pyplot as plt  # Necessario instalar matplotlib (Spyder, pip)
import numpy as np
import tensorflow as tf  # Necessario atualizar devido conflito em metricas
from keras.src.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow._api.v2 as tf  # Necessario para ajustar "compat"
import tensorflow.compat.v2 as tf # Necessario por erro de execução no Spyder
from tensorflow.keras import Sequential

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©️ Licença

Distribuído sob a licença MIT. Veja LICENSEpara informações adicionais.

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📬 Contato

Autora: Carla Edila Silveira
E-mail: [e-mail]

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