IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Capas profundas Introducción En las redes neuronales, las capas profundas son fundamentales para extraer características complejas de los datos. Sin embargo, su alta capacidad de representación puede llevar a problemas de sobreajuste y pérd…
Capas densas Introducción Las capas densas son una parte crucial de las redes neuronales, ya que son responsables de la mayor parte del cálculo y aprendizaje. Sin embargo, su alta capacidad de representación puede llevar a un sobreajuste, l…
Reducción de co-adaptación: Qué aprende realmente una red con dropout Introducción La regularización es una técnica crucial para prevenir el sobreajuste en modelos de aprendizaje profundo. Entre las diversas técnicas, el dropout es particul…
Redundancia funcional: Qué aprende realmente una red con dropout Introducción La redundancia funcional es un concepto clave en la comprensión de cómo las redes neuronales con dropout aprenden y generalizan. Dropout, una técnica de regulariz…
Robustez de representaciones Introducción La robustez de las representaciones es una característica crucial que se adquiere cuando se aplican técnicas como dropout a los modelos de aprendizaje profundo. Dropout, en particular, es un método …
Intuición estadística Introducción La regularización y el dropout son técnicas cruciales para evitar el sobreajuste en modelos de aprendizaje profundo. Especialmente, la introducción de ruido controlado mediante el uso del dropout puede res…
Ensembles implícitos Introducción En la implementación de dropout, se introduce ruido controlado en las redes neuronales para prevenir el sobreajuste. Una de las ideas fundamentales detrás de dropout es la creación de un conjunto de modelos…
Apagar neuronas aleatoriamente: Introducir ruido controlado Introducción En la búsqueda de mejorar la generalización y prevenir el sobreajuste, una técnica innovadora y efectiva es el dropout. Su principal objetivo es introducir ruido contr…