Search Results ImageNet

¡Vamos a explorar el aprendizaje por transferencia…

Hay muchas definiciones que describen el aprendizaje por transferencia. Básicamente, implica utilizar el conocimiento de modelos pre-entrenados para resolver nuevos problemas. Hay numerosos beneficios…

Este artículo de IA de China presenta UniRepLKNet arquitecturas pioneras de ConvNet de núcleo grande para mejorar el rendimiento multimodal en el análisis de datos de imagen, audio y series temporales.

“`html Las CNN (redes neuronales convolucionales) se han convertido en una técnica popular para el reconocimiento de imágenes en los últimos años. Han tenido…

Visualizando Modelos en Profundidad Una Guía para Grad-CAM en Aprendizaje Profundo

Introducción El mapeo de activación de clase ponderado por gradiente es una técnica utilizada en el aprendizaje profundo para visualizar y comprender las decisiones…

¡La Bendición de la Dimensionalidad?! (Parte 1)

Creemos que se puede lograr un gran avance en uno o más de estos problemas si un grupo cuidadosamente seleccionado de científicos trabaja en…

Investigadores del MIT y de FAIR Meta revelan RCG (Generación de imágenes condicionadas por la representación) un innovador marco de IA en la generación de imágenes sin condiciones de clase.

¿Cómo se pueden generar imágenes de alta calidad sin depender de las anotaciones humanas? Este paper del MIT CSAIL y FAIR Meta ha abordado…

Investigadores del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai y del MIT presentan la red neuronal recurrente RNN jerárquicamente controlada una nueva frontera en la eficiente modelización de dependencia a largo plazo

La técnica de Redes Neuronales Recurrentes Jerárquicamente Gated (HGRN) desarrollada por investigadores del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai y el MIT CSAI aborda…

Investigadores de CMU presentan Diffusion-TTA Elevando los modelos de IA discriminativos con retroalimentación generativa para una adaptación incomparable en el tiempo de prueba.

Los modelos de difusión se utilizan para generar muestras de alta calidad a partir de distribuciones de datos complejas. Los modelos de difusión discriminatoria…

Investigadores de Google y del MIT presentan StableRep Revolucionando el entrenamiento de IA con imágenes sintéticas para un aprendizaje automático mejorado

Los investigadores han explorado el potencial de utilizar imágenes sintéticas generadas por modelos de texto a imagen para aprender representaciones visuales y allanar el…

Un punto de entrada a HuggingFace

HuggingFace puede ser complejo y complicado si no sabes por dónde empezar a aprenderlo. Un punto de entrada al repositorio de HuggingFace son los…

Investigadores de Stanford presentan BLASTNet el primer conjunto de datos de aprendizaje automático grande para la dinámica fundamental de fluidos

Investigadores de Stanford presentaron un avance revolucionario llamado BLASTNet, anunciando una nueva era en la dinámica de fluidos computacional (CFD). Sin embargo, fue una…

Microsoft Research presenta Florence-2 un nuevo modelo de base para la visión con una representación unificada basada en indicaciones para una variedad de tareas de visión por computadora y visión del lenguaje.

Se ha observado una tendencia notable en los sistemas de Inteligencia Artificial General (AGI) hacia el uso de representaciones pre-entrenadas y adaptables, que proporcionan…

Superpotencia el entrenamiento de tus modelos de aprendizaje profundo

¿Te has encontrado con situaciones en las que es fácil obtener un impulso inicial en precisión pero una vez que llegas al 90%, tienes…

Este artículo de IA presenta un modelo de aprendizaje profundo para clasificar las etapas de la degeneración macular relacionada con la edad utilizando escaneos OCT de retina del mundo real.

Un nuevo artículo de investigación presenta un clasificador basado en aprendizaje profundo para etapas de degeneración macular relacionada con la edad (AMD) utilizando exploraciones…

Este artículo de IA presenta un análisis exhaustivo de las espinas dorsales de visión por computadora desvelando las fortalezas y debilidades de los modelos preentrenados

En la visión por computadora, las estructuras fundamentales son componentes fundamentales de muchos modelos de aprendizaje profundo. Las actividades posteriores como la categorización, detección…

Investigadores de OpenAI pioneros en modelos avanzados de consistencia para muestreo de datos de alta calidad sin entrenamiento adversario’.

Los modelos de consistencia representan una categoría de modelos generativos diseñados para generar datos de alta calidad en un solo paso sin depender del…

¿Cómo mantener actualizados los modelos de fundación con los últimos datos? Investigadores de Apple y CMU presentan el primer benchmark web-scale Time-Continual (TiC) con 12.7 mil millones de pares de imágenes y texto con marcas de tiempo para el

Un cambio de paradigma en el aprendizaje multimodal se ha producido gracias a las contribuciones de grandes modelos de base multimodal como CLIP, Flamingo…

Transferencia de Aprendizaje para Principiantes

En este artículo, veremos el concepto de transferencia de aprendizaje y veremos un ejemplo de ello en la tarea de clasificación de imágenes. Implica…

El poder de los codificadores y decodificadores avanzados en la IA generativa

Introducción En el dinámico mundo de la Inteligencia Artificial, la fusión de la tecnología y la creatividad ha dado lugar a herramientas innovadoras que…

Un conjunto de datos de referencia para modelos de IA del clima

Los conjuntos de datos de referencia son fundamentales para la investigación de aprendizaje automático. WeatherBench proporciona un punto de referencia para los modelos de…

Rendimiento de Apple M1 y M2 para entrenar modelos SSL

El número de referencias para entrenar modelos de ML utilizando los nuevos chips de Apple sigue siendo bajo. Además, la mayoría de los resultados…

Segmentación de Imágenes Una Guía Detallada

La segmentación de imágenes se refiere a la capacidad de las computadoras (o más precisamente, los modelos almacenados en las computadoras) para tomar una…

¿Y si pudiéramos explicar fácilmente modelos excesivamente complejos?

Este artículo se basa en el siguiente artículo https//www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0377221723006598 Si estás leyendo esto, es posible que sepas lo fundamental que es la Inteligencia Artificial…

Este artículo de IA presenta RMT una fusión de RetNet y Transformer, abriendo una nueva era en eficiencia y precisión de la visión por computadora.

Después de su debut en NLP, el Transformer se transfirió al ámbito de la visión por computadora, donde demostró ser particularmente eficiente. En contraste,…

30 Años de Ciencia de Datos Una Revisión Desde la Perspectiva de un Profesional de la Ciencia de Datos

Una reseña de un profesional de ciencia de datos.

Data Science

RELU vs. Softmax en Vision Transformers ¿Importa la longitud de la secuencia? Ideas de un artículo de investigación de Google DeepMind

Hoy en día, una arquitectura común de aprendizaje automático es la arquitectura de transformer. Una de las partes principales del transformer, la atención, tiene…

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