IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Reducción de parámetros Introducción La reducción de resolución, o pooling, es una técnica crucial en la arquitectura de redes convolucionales (CNN). Se utiliza para disminuir los datos espaciales y eliminar detalles innecesarios, lo que re…
Robustez espacial Introducción En la visión por computador, reducir la resolución de las imágenes a través de la técnica de pooling (pooling) es una estrategia fundamental para mejorar la robustez espacial y controlar el número de parámetro…
Cuándo usarlas: Activaciones modernas en redes convolucionales Introducción Las redes convolucionales (CNNs) son una parte crucial de la visión por computador y muchos otros campos que implican procesamiento de imágenes. Sin embargo, estas …
ELU / GELU: Activaciones modernas para redes convolucionales (CNN) Introducción Las funciones de activación son fundamentales en las redes neuronales y, por extensión, en las redes convolucionales (CNN). Su objetivo es introducir no lineali…
Leaky ReLU: Una revisión práctica Introducción Las redes convolucionales (CNN) son fundamentales para la visión por computador, pero su rendimiento depende en gran medida de las funciones de activación utilizadas. La función de activación R…
Impacto en aprendizaje: Activaciones en CNN Introducción Las redes convolucionales (CNN) son una parte esencial de la visión por computador y otros campos relacionados con Deep Learning. Sin embargo, el rendimiento de estas redes depende no…
Saturación y gradientes: ReLu como estándar en redes convolucionales Introducción Las funciones de activación son fundamentales en la arquitectura de las redes neuronales, ya que permiten a las capas ocultas aprender representaciones no lin…
ReLU como estándar: Las ventajas y desafíos de las funciones de activación no lineales Introducción Las redes neuronales convolucionales (CNN) son fundamentales para muchos problemas de visión por computadora, pero su capacidad se limita a …