ResNet
ResNet: Arquitecturas profundas para visión por computador Introducción Las redes neuronales convolucionales (CNN) han sido fundamentales en la evolución de los algoritmos de visión por computador. Sin embargo, las arquitecturas tradicional…
IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
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VGG: Arquitecturas históricas en redes convolucionales Introducción Las arquitecturas de redes convolucionales (CNN) han evolucionado significativamente desde la introducción de LeNet, pasando por AlexNet hasta llegar a las modernas arquite…
AlexNet: Arquitectura Pionera en Visión por Computador Introducción AlexNet fue una arquitectura revolucionaria presentada en 2012 como parte de la competencia ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Este trabajo, lidera…
LeNet: Una arquitectura histórica en redes convolucionales Introducción LeNet, desarrollado por Yann LeCun y sus colegas en 1998, fue uno de los primeros sistemas que demostró la efectividad del aprendizaje profundo para problemas de visión…
Interpretabilidad básica: Visualización de Activaciones en Redes Convolucionales Introducción La interpretabilidad es un aspecto crucial en el desarrollo y aplicación de modelos de Deep Learning, especialmente cuando se trata con datos visu…
Filtros aprendidos Introducción Los filtros aprendidos son una parte crucial de la interpretación de las redes convolucionales (CNN). Estos filtros, también conocidos como kernels o características, representan patrones y características cl…
Feature maps Introducción Las feature maps son una herramienta fundamental para entender y visualizar lo que aprenden las redes convolucionales (CNN) a medida que procesan imágenes. A través de la interpretación de estas mapas, podemos obte…
Representaciones abstractas: Qué aprenden las capas de una CNN Introducción Las redes convolucionales (CNN) son potentes herramientas para procesar y analizar imágenes. Una de sus características más notables es su capacidad para aprender r…