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Neste modulo iremos apresentar uma vis茫o moderna sobre redes neurais Feed-forward, tamb茅m chamadas de Persc茅trons Multicamadas. Iremos detalhar como esta arquitetura de rede neural funciona, como ela pode ser treinada e como ela 茅 aplicada em tarefas de classifica莽茫o.

Neste m贸dulo voc锚 ir谩 aprender como palavras podem ser representadas por uma sequ锚ncia de valores (inser莽茫o num espa莽o multidimensional) e como sequ锚ncias de palavras podem ser processadas com estes modelos simples.

A revolu莽茫o do processamento neural de linguagem come莽ou com m茅todos capazes de representar palavras de forma a codificar os contextos em que elas ocorrem com mais frequ锚ncia. O werd2vec foi um dos principais m茅todos que realizaram esta transi莽茫o, e neste modulo iremos estud谩-lo em detalhe.

Para processar sequ锚ncias cada vez maiores de palavras 茅 necess谩rio capturar o contexto em que elas ocorrem. As redes neurais recorrentes visam solucionar este problema. No entanto elas introduziram novos desafios os quais ser茫o explicados neste m贸dulo. Iremos tamb茅m abordar o modelo sequ锚ncia-para-sequ锚ncia que se iniciou com as redes recorrentes e que 茅 usado largamente at茅 hoje.

As redes LSTM (Long Short Term Memory) s茫o uma arquitetura recorrente que permite balancear informa莽玫es de contextos recentes e distantes e assim enfrentando os desafios introduzidos pela recorr锚ncia e possibilitando o verdadeiro processamento de textos de tamanho ilimitado. As redes GRU s茫o uma simplifica莽茫o deste modelo.