Search Results Redes Neuronales Convolucionales

Una guía completa sobre la convolución atroz en las redes neuronales convolucionales

Introducción En el ámbito de la visión por computadora, las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) han redefinido el panorama del análisis y comprensión de imágenes.…

Redes Neuronales Convolucionales para principiantes

Escribí esta publicación como parte de mi preparación para una de las conferencias que impartí en Interview Kickstart para preparar a profesionales para obtener…

Una Guía Completa sobre Redes Neuronales Convolucionales

La Inteligencia Artificial ha sido testigo de un crecimiento monumental en la reducción de la brecha entre las capacidades de los seres humanos y…

Machine Learning

Redes convolucionales explicadas de manera intuitiva y exhaustiva

Las redes neuronales convolucionales son un pilar en la visión por computadora, el procesamiento de señales y una gran cantidad de otras tareas de…

Una Breve Historia de las Redes Neuronales

Desde la neurona biológica hasta LLM Cómo la IA se volvió inteligente.

Machine Learning

Redes convolucionales de grafos Introducción a las GNN

En este artículo, presentamos paso a paso la arquitectura de las redes neuronales gráficas e implementamos una red convolucional de grafos utilizando PyTorch Geometric.

Desmitificando el Aprendizaje Profundo Una Introducción de un Estudiante a las Redes Neuronales

El aprendizaje profundo ha evolucionado rápidamente como una de las tecnologías más influyentes en la era moderna. Sus aplicaciones, desde asistentes activados por voz…

Data Science

GANs (Redes Generativas Adversarias)

GANs, redes generativas adversariales, primero vamos a entender qué son GANs. Así que ya he escrito un blog sobre IA generativa donde discutimos muchos…

Comprendiendo los fundamentos de las redes neuronales y el aprendizaje profundo

Este artículo tiene como objetivo ofrecer una visión completa de los fundamentos de las redes neuronales y el aprendizaje profundo.

Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo Un Libro de Texto (2da Edición)

La segunda edición del libro Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo ya está disponible. Este libro cubre tanto modelos clásicos como modernos en aprendizaje profundo.…

Partners

¿Pueden los Transformers aprender a estrategizar?

Aunque la mayoría de los juegos de mesa se basan en el uso de redes neuronales convolucionales u otras arquitecturas inspiradas en la geometría,…

Visión por Computadora 101

A medida que la Visión por Computadora continúa avanzando, posee un inmenso potencial para el futuro. Su impacto transformador se extiende a través de…

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…

Estos modelos de aprendizaje profundo completamente automatizados se pueden utilizar para predecir el dolor utilizando la Escala de Rostro Felino (ERF) con integración de teléfonos inteligentes’.

Las capacidades de la Inteligencia Artificial (IA) están entrando en todas las industrias, ya sea en el campo de la salud, las finanzas o…

Investigadores de CMU y Princeton presentan Mamba una arquitectura SSM revolucionaria que supera la eficiencia del Transformer para aplicaciones de aprendizaje profundo multimodal.

En el aprendizaje automático contemporáneo, los modelos base, modelos vastos pre-entrenados con abundante cantidad de datos y luego modificados para tareas secundarias, se han…

¡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…

UltraFastBERT Modelado de lenguaje exponencialmente más rápido

Los modelos de lenguaje y la IA generativa, reconocidos por sus capacidades, son un tema candente en la industria de IA. Los investigadores globales…

5 Super Hojas de Trucos para Dominar la Ciencia de Datos

La colección de super hojas de referencia cubre conceptos básicos de ciencia de datos, probabilidad y estadística, SQL, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Data Science

La IA multimodal conecta los puntos digitales

Al unir múltiples componentes y flujos de datos, la IA multimodal ofrece la promesa de sistemas más inteligentes y similares a los humanos.

Los 10 mejores proyectos de aprendizaje automático de Kaggle para convertirse en científico de datos en 2024

Domina la Ciencia de Datos con los 10 principales proyectos de Kaggle de ML para convertirte en un científico de datos.

Machine Learning

15 Proyectos Guiados para Reforzar tus Habilidades en Ciencia de Datos

Introducción En ciencia de datos, donde la innovación se encuentra con la oportunidad, la demanda de profesionales capacitados continúa en aumento. La ciencia de…

Investigadores de la Universidad de Ciencias de Tokio desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo que puede detectar una fase quasicristalina previamente desconocida en la ciencia de los materiales

La búsqueda de nuevas estructuras cristalinas en materiales ha sido desde hace mucho tiempo un pilar fundamental de la exploración científica, con implicaciones críticas…

IA al descubierto Bloggers y escritores que debes seguir

Este artículo presenta perfiles de influyentes influenciadores de IA, investigadores y escritores que vale la pena seguir. Conozca sus antecedentes, logros e ideas clave…

Tech

Explorando la convolución punto a punto en las CNN reemplazando las capas completamente conectadas

Introducción Las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) han sido actores clave en la comprensión de imágenes y patrones, transformando el panorama del aprendizaje profundo. El…

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