IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Desplazamiento del kernel: La base de la convolución Introducción La convolución es una operación fundamental en las redes convolucionales (CNN). En este artículo, haremos un énfasis especial en la explicación del desplazamiento del kernel,…
Interpretación visual: Comprende los filtros y kernels en redes convolucionales Introducción Las redes convolucionales (CNNs) son fundamentales para la visión por computador, pero comprender cómo funcionan bajo su capa puede ser desafiante.…
Kernels como detectores Introducción En el campo de la visión por computador, las redes convolucionales (CNNs) son fundamentales para extraer características significativas de imágenes. Un componente crucial en estas arquitecturas es el ker…
Qué aprende un filtro Introducción Las redes convolucionales (CNNs) son fundamentales para la visión por computador y otros campos de aplicación avanzada, como el reconocimiento de patrones en imágenes. Las CNNs se basan en la utilización d…
Invariancia espacial Introducción La invariancia espacial es una característica fundamental que las redes convolucionales (CNN) tienen y aprovechan para mejorar su rendimiento, especialmente en tareas de visión por computador. Esta propieda…
Compartición de pesos: La clave para eficiencia y aprendizaje Introducción Las redes convolucionales (CNNs) son un tipo de arquitectura neural especialmente diseñada para procesar datos con una estructura espacial, como las imágenes. Una de…
Convolución como detector de patrones Introducción Las redes convolucionales (CNNs) son una herramienta esencial para la visión por computador, permitiendo a las máquinas "ver" y comprender imágenes en un nivel que supera a cualqu…
Pérdida de estructura espacial Introducción Cuando se trabaja con imágenes, una de las principales limitaciones de las redes densas es la pérdida de estructura espacial. Esta pérdida puede afectar significativamente la precisión y el rendim…