IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Crecimiento de representaciones Introducción Las redes convolucionales (CNN) son fundamentales para la visión por computador y son capaces de extraer características complejas de las imágenes. Una característica clave en este proceso es cóm…
Filtros 3D: Profundizando en las Capas Multicanal de Redes Convolucionales Introducción Las redes convolucionales (CNN) son fundamentales para muchas aplicaciones de visión por computador, desde la clasificación de imágenes hasta el reconoc…
Imágenes multicanal: Explicación y aplicaciones prácticas Introducción Las redes convolucionales (CNN) son fundamentales para el procesamiento de imágenes, ya que son capaces de capturar características complejas en los datos visuales. Una …
Cálculo de dimensiones en Redes Convolucionales (CNN): Unidad 3 — Parámetros de la convolución, 3.1 — Stride, padding y tamaño Introducción El cálculo de dimensiones es una parte crucial en el diseño y entrenamiento de modelos de redes conv…
Padding SAME vs VALID: Comprensión y Uso Correcto Introducción En la construcción de redes convolucionales (CNN), comprender los parámetros stride y padding es fundamental para lograr representaciones adecuadas y controlar el tamaño del map…
Stride y resolución: Implicaciones clave para las redes convolucionales Introducción Las redes convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés) son fundamentales en el campo de la visión por computadora debido a su capacidad para extraer car…
Feature maps Introducción En el ámbito de las redes convolucionales (CNN), las feature maps son un concepto esencial que ayuda a capturar características relevantes de las imágenes. A través de la operación de convolución, las CNN aprenden …
Suma ponderada Introducción La suma ponderada es un paso fundamental en la operación de convolución, que es la base de las redes neuronales convolucionales (CNNs). Este proceso permite transformar los valores de una matriz de entrada a una …