REDES RESIDUAIS - RESNET - EXPLICAÇÃO COM ANIMAÇÕES

Redes Neurais podem ter lembranças?
As redes residuais, também conhecidas como ResNets, revolucionaram o campo do aprendizado profundo e do reconhecimento de padrões, oferecendo uma solução eficiente para a degradação do desempenho em redes neurais convolucionais com muitas camadas. Propostas por Kaiming He e colaboradores em 2015, as ResNets introduziram o conceito de conexões residuais ou "atalhos", que permitem o fluxo de informações diretamente de uma camada para outra mais adiante na rede, facilitando a propagação do gradiente e mitigando o problema do desaparecimento do gradiente. Essa inovação possibilitou a construção de redes muito mais profundas, com centenas de camadas, alcançando um desempenho significativamente melhor na resolução de tarefas complexas de visão computacional, como classificação e detecção de objetos. Além disso, as ResNets se tornaram um componente fundamental em diversas aplicações de inteligência artificial, desde o processamento de linguagem natural até a análise de séries temporais. Vem que te explico de forma descomplicada usando animações.