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Flatten: De mapas a decisiones en Arquitecturas CNN Introducción En la arquitectura de una red convolucional (CNN), los capas convolucionales y de pooling son excelentes para extraer características visuales de las imágenes. Sin embargo, es…
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IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Extracción jerárquica de features
Extracción jerárquica de features en Redes Convolucionales (CNN) Introducción La extracción jerárquica de features es un concepto fundamental y poderoso en las arquitecturas de Redes Convolucionales (CNN). Es el proceso mediante el cual la …
Profundización progresiva
Profundización progresiva: Bloques convolucionales en redes convolucionales Introducción La profundización progresiva es una característica clave en la arquitectura de las redes convolucionales (CNN), permitiendo a estas estructuras aprende…
Conv + ReLU + Pool
Conv + ReLU + Pool: Bloques convolucionales en CNN Introducción Las redes convolucionales (CNNs) son fundamentales para la visión por computador, permitiendo a las máquinas "ver" y entender imágenes de manera similar al proceso hu…
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Global pooling Introducción En el contexto de las redes convolucionales (CNN), la reducción espacial es un proceso crucial que permite mejorar la generalización y reducir la dimensionalidad de los mapas de características. La reducción espa…
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Average pooling Introducción En el campo de la visión por computador, las redes convolucionales (CNN) son una herramienta esencial para procesar y analizar imágenes. Una de las técnicas clave en estas arquitecturas es el pooling, que ayuda …
Max pooling
Max pooling Introducción La reducción espacial, o "pooling", es una técnica fundamental en las redes convolucionales (CNNs) que ayuda a capturar las características más importantes de la imagen sin perder demasiado detalle. Max po…
Trade-offs
Trade-offs Introducción Cuando trabajamos con imágenes, es crucial entender por qué y cuándo reducir la resolución de estas. La reducción de resolución, o downsampling, en las redes convolucionales (CNN) a menudo se logra mediante el uso de…