14:22:16	 From  Aluno 1 : Professor, eu não consegui entender em que linha do código está definido o gargalo do manyfold
14:32:18	 From  Aluno 2 : Essa melhora deve permanecer com o uso de camadas densas? ou pode ser alterado o tipo de camada, como por exemplo camadas convolucionais?
14:34:48	 From  Aluno 1 : Você acha que vale a pena usar o dataset CIFAR10 de classificação de imagens? Como ele já está incluso no keras, teoricamente teria a implementação facilitada.
14:37:21	 From  Aluno 1 : ok. 
14:37:52	 From  Aluno 3 : Desculpa professor, esqueci o microfone ligado. 
14:38:26	 From  Aluno 4 : Professor, a simetria ajuda para a performance do code?
14:41:52	 From  Aluno 5 : porque  a função de ativação no decoder é alterada de tangente para sigmoide ?
14:41:53	 From  Aluno 4 : Entendi, obrigado professor
15:03:48	 From  Aluno 6 : Abstract:
In this talk, I take the audience on a tour of my earlier and recent experiences in building neural sequence models. I start from the earlier experience of using a recurrent net for sequence-to-sequence learning and talk about the attention mechanism. I discuss factors behind the success of these earlier approaches, and how these were embraced by the community even before they sota'd. I then move on to more recent research direction in unconventional neural sequence models that automatically learn to decide on the order of generation.

15:04:10	 From  Aluno 6 : Esse é o abstract da apresentaćão do Cho de hoje, caso interesse para alguém.
15:25:08	 From  Aluno 1 : a média