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Deep Learning en Python – Fundamentos  

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admin
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01/10/2018 4:44 pm  

En este capĂ­tulo, analizaremos los fundamentos de Deep Learning en Python.

Modelos/algoritmos de aprendizaje profundo

Aprendamos ahora sobre los diferentes modelos/algoritmos de aprendizaje profundo.

Algunos de los modelos populares dentro del aprendizaje profundo son los siguientes:

  • Redes neuronales convolucionales
  • Redes neuronales recurrentes
  • Redes de creencias profundas
  • Redes adversas generativas
  • Autocoders, etc.

Las entradas y salidas se representan como vectores o tensores. Por ejemplo, una red neuronal puede tener las entradas donde los valores de RGB de pĂ­xeles individuales en una imagen se representan como vectores.

Las capas de neuronas que se encuentran entre la capa de entrada y la capa de salida se llaman capas ocultas. AquĂ­ es donde sucede la mayor parte del trabajo cuando la red neuronal trata de resolver problemas. Observar de cerca las capas ocultas puede revelar mucho sobre las caracterĂ­sticas que la red ha aprendido a extraer de los datos.

Las diferentes arquitecturas de redes neuronales se forman al elegir qué neuronas conectar con las otras neuronas en la siguiente capa.

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