<div dir="ltr"><div><div style="padding:20px 0px 0px;font-size:0.875rem;font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif"><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small">Prezados,</span><br></div><div><div id="gmail-m_-521651387273913443gmail-m_-8152753869139253355gmail-m_-5726069249561388343gmail-m_-1039247224609206762gmail-m_6284964338369420402gmail-m_-6257645238032018263gmail-m_-5378602272881849176gmail-m_8250150167311829629gmail-m_4401263143051372013gmail-:14x" style="direction:ltr;margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div id="gmail-m_-521651387273913443gmail-m_-8152753869139253355gmail-m_-5726069249561388343gmail-m_-1039247224609206762gmail-m_6284964338369420402gmail-m_-6257645238032018263gmail-m_-5378602272881849176gmail-m_8250150167311829629gmail-m_4401263143051372013gmail-:14y" style="overflow:hidden;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;line-height:1.5"><div dir="ltr"><div><br>dando continuidade ao <span class="gmail-il">Ciclo</span> <span class="gmail-il">de</span> <span class="gmail-il">Palestras</span> do Programa <span class="gmail-il">de</span> Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, <b>na próxima 4a feira, 24/02/21, às 15:30</b>, teremos a <span class="gmail-il">palestra</span> do professor do nosso programa de pós-graduação:</div><div><br></div><div><span class="gmail-ui--toggle-title-text gmail-heading" style="line-height:24px;margin:0px"><b>Carlos Tadeu Pagani Zanini (DME - UFRJ)</b></span></div></div></div></div></div></div><div><br></div><div><b style="font-family:arial,sans-serif">Título: </b>Radial Neural Networks<br></div><div><br></div><div><b style="font-family:arial,sans-serif">Resumo: </b>This work proposes a very simple extension of the usual fully connected hidden</div><div>layers in deep neural networks for classification. The objective is to transform the<br>latent space on the hidden layers to be more suitable for the linear separation that<br>occurs in the sigmoid/softmax output layer. We call such architectures radial neural<br>networks because they use projections of fully connected hidden layers onto the surface<br>of a hypersphere. We provide a geometrical motivation for the proposed method and<br>show that it helps achieve convergence faster than the analogous architectures<br>that they are built upon. As a result, we can significantly reduce training time on<br>neural networks for classification that use fully connected hidden layers. The method<br></div><div>is illustrated as an application to image classification, although it can be used for other</div><div>classification tasks.</div><div><br></div><div><div><div id="gmail-m_-521651387273913443gmail-m_-8152753869139253355gmail-m_-5726069249561388343gmail-m_-1039247224609206762gmail-m_6284964338369420402gmail-m_-6257645238032018263gmail-m_-5378602272881849176gmail-m_8250150167311829629gmail-m_4401263143051372013gmail-:14x" style="direction:ltr;margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div id="gmail-m_-521651387273913443gmail-m_-8152753869139253355gmail-m_-5726069249561388343gmail-m_-1039247224609206762gmail-m_6284964338369420402gmail-m_-6257645238032018263gmail-m_-5378602272881849176gmail-m_8250150167311829629gmail-m_4401263143051372013gmail-:14y" style="overflow:hidden;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;line-height:1.5"><div dir="ltr"><div><div><div>A <span class="gmail-il">palestra</span> ocorrerá remotamente, via Google Meets. Segue o<b> link para o acesso</b> a sala (atenção link novo): <a href="http://meet.google.com/efq-mzpm-hev" rel="noreferrer noopener" target="_blank">https://meet.google.com/efq-mzpm-hev</a> . A sala será aberta sempre 10 minutos antes do início <span class="gmail-il">de</span> cada sessão.<br></div></div><div></div></div><p align="justify" style="margin-bottom:0.35cm;line-height:14.95px;direction:ltr">Contamos com a presença <span class="gmail-il">de</span> vocês. </p><div><div>Acompanhem a atualização da programação do nosso <span class="gmail-il">ciclo</span> <span class="gmail-il">de</span> <span class="gmail-il">palestras</span> no site  <a href="http://www.dme.ufrj.br/?page_id=3037">http://www.dme.ufrj.br/?page_id=3037</a>. Para ver <span class="gmail-il">palestras</span> anteriores, se inscreva no nosso canal <a href="https://www.youtube.com/channel/UCoLTqHW20Ne1qFYL2xYJOcg/featured" rel="noreferrer" target="_blank"><span class="gmail-il">Ciclo</span> <span class="gmail-il">de</span> <span class="gmail-il">Palestras</span> Estatística UFRJ </a>!</div></div></div></div></div></div><font color="#888888"><font color="#888888"><font color="#888888"><div><br></div></font></font></font><div>Atenciosamente,</div></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><i><span style="font-family:arial,sans-serif">Kelly C. M. Gonçalves</span></i></div><div><i><span style="font-family:arial,sans-serif">Professora Adjunta III</span></i></div><div><i><span style="font-family:arial,sans-serif">Departamento de Métodos Estatísticos</span></i></div><div><i><span style="font-family:arial,sans-serif">Universidade Federal do Rio de Janeiro</span></i><br></div></div></div></div>