Neural Network – Barcelona Geeks

Implementación del algoritmo de perceptrón para puerta lógica OR con entrada binaria de 2 bits

julio 5, 2022 Rudeus Greyrat

En el campo del Aprendizaje Automático, el Perceptrón es un Algoritmo de Aprendizaje Supervisado para clasificadores binarios. El modelo Perceptron implementa la siguiente función: Para una elección particular del vector de peso y el parámetro de sesgo , el modelo predice la salida para el vector de entrada correspondiente . Tabla de verdad de función … Continue reading «Implementación del algoritmo de perceptrón para puerta lógica OR con entrada binaria de 2 bits»

Comprensión de las redes LSTM

julio 5, 2022 Rudeus Greyrat

Este artículo habla sobre los problemas de los RNN convencionales, es decir, los gradientes que se desvanecen y explotan, y proporciona una solución conveniente a estos problemas en forma de memoria a largo plazo (LSTM). Long Short-Term Memory es una versión avanzada de la arquitectura de red neuronal recurrente (RNN) que fue diseñada para modelar … Continue reading «Comprensión de las redes LSTM»

Implementación de Red Neuronal Artificial para Puerta Lógica AND con Entrada Binaria de 2 bits

julio 5, 2022 Rudeus Greyrat

La Red Neural Artificial (ANN) es un modelo computacional basado en las redes neuronales biológicas de cerebros animales. ANN se modela con tres tipos de capas: una capa de entrada, capas ocultas (una o más) y una capa de salida. Cada capa comprende Nodes (como neuronas biológicas) que se denominan Neuronas Artificiales. Todos los Nodes … Continue reading «Implementación de Red Neuronal Artificial para Puerta Lógica AND con Entrada Binaria de 2 bits»

Red neuronal convolucional continua paramétrica profunda

julio 5, 2022 Rudeus Greyrat

Los investigadores de Uber Advanced Technologies Group propusieron la convolución de núcleo continuo paramétrico profundo. La motivación detrás de este documento es que la arquitectura simple de CNN asume una arquitectura similar a una cuadrícula y utiliza una convolución discreta como su bloque fundamental. Esto inhibe su capacidad para realizar una convolución precisa en muchas … Continue reading «Red neuronal convolucional continua paramétrica profunda»

R-CNN más rápido | ML

julio 5, 2022 Rudeus Greyrat

Después de la mejora en la arquitectura de la red de detección de objetos en R-CNN a Fast R_CNN. El tiempo de entrenamiento y detección de la red disminuye considerablemente, pero la red no es lo suficientemente rápida para ser utilizada como un sistema en tiempo real porque tarda aproximadamente (2 segundos) en generar una … Continue reading «R-CNN más rápido | ML»

Red neuronal Hopfield

julio 5, 2022 Rudeus Greyrat

Prerrequisitos: RNN Las redes neuronales de Hopfield, inventadas por el Dr. John J. Hopfield, consisten en una capa de neuronas recurrentes ‘n’ totalmente conectadas. Generalmente se utiliza para realizar tareas de optimización y asociación automática. Se calcula utilizando un proceso interactivo convergente y genera una respuesta diferente a la de nuestras redes neuronales normales. Red … Continue reading «Red neuronal Hopfield»

Implementación de Red Neuronal Artificial para Puerta Lógica OR con Entrada Binaria de 2 bits

julio 5, 2022 Rudeus Greyrat

La Red Neural Artificial (ANN) es un modelo computacional basado en las redes neuronales biológicas de cerebros animales. ANN se modela con tres tipos de capas: una capa de entrada, capas ocultas (una o más) y una capa de salida. Cada capa comprende Nodes (como neuronas biológicas) que se denominan Neuronas Artificiales. Todos los Nodes … Continue reading «Implementación de Red Neuronal Artificial para Puerta Lógica OR con Entrada Binaria de 2 bits»

ML | Red de inicio V1

julio 5, 2022 Rudeus Greyrat

Inception net logró un hito en los clasificadores CNN cuando los modelos anteriores solo profundizaban para mejorar el rendimiento y la precisión, pero comprometían el costo computacional. La red Inception, por otro lado, está fuertemente diseñada. Utiliza muchos trucos para impulsar el rendimiento, tanto en términos de velocidad como de precisión. Es el ganador del … Continue reading «ML | Red de inicio V1»

Explicación de redes neuronales recurrentes

julio 5, 2022 Rudeus Greyrat

Hoy en día, se utilizan diferentes técnicas de Machine Learning para manejar diferentes tipos de datos. Uno de los tipos de datos más difíciles de manejar y el pronóstico son los datos secuenciales. Los datos secuenciales son diferentes de otros tipos de datos en el sentido de que, si bien se puede suponer que todas … Continue reading «Explicación de redes neuronales recurrentes»

Elija el número óptimo de épocas para entrenar una red neuronal en Keras

julio 5, 2022 Rudeus Greyrat

Uno de los problemas críticos al entrenar una red neuronal en los datos de muestra es el sobreajuste . Cuando la cantidad de épocas utilizadas para entrenar un modelo de red neuronal es más de la necesaria, el modelo de entrenamiento aprende patrones que son específicos de los datos de muestra en gran medida. Esto … Continue reading «Elija el número óptimo de épocas para entrenar una red neuronal en Keras»