De um neurônio para uma rede — matrizes, camadas e o forward pass

Um neurônio com uma entrada só aprende uma reta. Para modelar problemas reais precisamos de mais entradas, mais neurônios e uma forma eficiente de organizar tudo isso. Neste post vamos construir em Rust as peças que tornam uma rede neural possível: matrizes, camadas e o forward pass.

Conteúdo

• 1 Prólogo
  


• 2 O que é uma matriz na prática
  


• 3 Multiplicação matricial — o que está acontecendo
  


• 4 O que é uma Layer
  


• 5 Forward pass
  


• 6 Conclusão
  

1. Prólogo

No

Se este post fizer sentido pra você, o próximo passo é adicionar ativação entre as camadas e ensinar a rede a aprender com os próprios erros e isso vem no próximo post da série.