Learning deep learning (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: COSTA, LUCIANO DA FONTOURA - IFSC ; ARRUDA, HENRIQUE FERRAZ DE - IFSC ; BENATTI, ALEXANDRE - IFSC
- Unidade: IFSC
- DOI: 10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; FÍSICA COMPUTACIONAL
- Keywords: Deep learning; Tutorial; Classification
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Revista Brasileira de Ensino de Física
- ISSN: 1806-1117
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 44, p. e20220101-1-e20220101-11, 2022
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
ARRUDA, Henrique Ferraz de et al. Learning deep learning. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 44, p. e20220101-1-e20220101-11, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Arruda, H. F. de, Benatti, A., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2022). Learning deep learning. Revista Brasileira de Ensino de Física, 44, e20220101-1-e20220101-11. doi:10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101 -
NLM
Arruda HF de, Benatti A, Comin CH, Costa L da F. Learning deep learning [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2022 ; 44 e20220101-1-e20220101-11.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101 -
Vancouver
Arruda HF de, Benatti A, Comin CH, Costa L da F. Learning deep learning [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2022 ; 44 e20220101-1-e20220101-11.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101 - Interrelating neuronal morphology by coincidence similarity networks
- On the stability of citation networks
- Contrarian effects and echo chamber formation in opinion dynamics
- Robustness of citation networks retrieved from queries
- Enriching and analyzing small citation networks: a case study on transistor's history
- Opinion diversity and social bubbles in adaptive Sznajd networks
- Identificando as fronteiras da física
- Diversidade de opiniões e bolhas sociais no modelo de Sznajd adaptado
- Recovering hierarchies in terms of content similarity
- On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3122498.pdf | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
