Ajustar millones de parámetros: Por qué es necesario Backpropagation Introducción La capacidad de ajustar millones de parámetros es una de las características más potentes y también uno de los desafíos más complejos en el entrenamiento de m…
Stochastic Descenso por Gradiente: Una Guía Práctica Introducción El descenso por gradiente es una técnica fundamental para optimizar los parámetros de las redes neuronales, permitiendo que aprendan a partir de los datos. Las variantes del …
Mini-batch: Una Variante del Descenso por Gradiente Introducción El descenso por gradiente es una técnica fundamental para ajustar los parámetros de las redes neuronales. Sin embargo, cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes, el uso…
Batch: Variante del descenso por gradiente Introducción El descenso por gradiente es una técnica fundamental para ajustar los parámetros de una red neuronal. Sin embargo, existen varias variaciones de este algoritmo que pueden mejorar su ef…
Tasa de aprendizaje: La clave para dominar la optimización de redes neuronales Introducción La tasa de aprendizaje es un parámetro crucial que regula cuánto se ajustan los pesos de una red neuronal en cada paso del descenso por gradiente. E…
Dirección de mejora Introducción El descenso por gradiente es uno de los fundamentos más importantes en la implementación de redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo. Es a través de este proceso que las redes neuronalmente entrena…
Pendiente del error Introducción En el campo de la inteligencia artificial y las redes neuronales, comprender la idea fundamental del gradiente es crucial para lograr un buen rendimiento. El descenso por gradiente se utiliza extensivamente …
Impacto en el entrenamiento: ¿Cómo elegir la función de pérdida adecuada? Introducción Cuando se trata de implementar un modelo de aprendizaje profundo, una decisión crucial es la elección de la función de pérdida. La función de pérdida es …