IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Capa de entrada Introducción La capa de entrada es un componente fundamental en la arquitectura de las redes neuronales. Es donde se reciben los datos brutos que luego serán procesados y transformados a través de múltiples capas ocultas has…
ReLU y variantes Introducción Las funciones de activación son un componente fundamental en la arquitectura de redes neuronales. En particular, la función ReLU (Rectified Linear Unit) ha revolucionado el campo del aprendizaje profundo debido…
Sigmoid: Una función de activación esencial en redes neuronales Introducción En la arquitectura de una red neuronal, las funciones de activación juegan un papel crucial en determinar cómo se procesa y transforman los datos a través de las c…
Por qué no basta una función lineal Introducción En la implementación de redes neuronales, una de las decisiones más cruciales es la elección de las funciones de activación. A menudo, se empieza con funciones como la linealidad para simplif…
Interpretación geométrica de la neurona artificial Introducción La interpretación geométrica es una herramienta crucial para comprender cómo funcionan las neuronas artificiales, especialmente desde un punto de vista visual y matemático. Al …
Suma ponderada: La base de las redes neuronales artificiales Introducción La suma ponderada es un concepto fundamental en la estructura y funcionamiento de las redes neuronales artificiales. Es una operación matemática que simula el proceso…
Entradas, pesos y bias Introducción En la construcción de redes neuronales artificiales (ANN), las entradas, los pesos y el bias son fundamentales. Estos componentes son esenciales para que una neurona realice su función de clasificación o …
Parámetros entrenables: ¿Qué son y cómo funcionan en redes neuronales? Introducción En la era de las redes neuronales, los parámetros entrenables son un componente esencial que permite a estas estructuras aprender y mejorar con el tiempo. S…