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Investigadores del MIT descubren nuevos conocimientos sobre las conexiones cerebro-auditivas con modelos avanzados de redes neuronales

En un estudio innovador, investigadores del MIT han indagado en el ámbito de las redes neuronales profundas, con el objetivo de desentrañar los misterios…

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.…

Evita el sobreajuste en las redes neuronales un análisis en profundidad

Cuando se entrena una red neuronal profunda, a menudo resulta difícil lograr el mismo rendimiento en los conjuntos de entrenamiento y validación. Un error…

Conoce snnTorch Un paquete de Python de código abierto para realizar aprendizaje basado en gradientes con redes neuronales de disparo.

En inteligencia artificial, la eficiencia y el impacto ambiental se han convertido en preocupaciones primordiales. Abordando esto, Jason Eshraghian de UC Santa Cruz desarrolló…

Algoritmos de optimización Redes neuronales 101

En mi último artículo, discutimos cómo puedes mejorar el rendimiento de las redes neuronales a través de la ajuste de hiperparámetros Esto es un…

Ajuste de hiperparámetros Redes Neuronales 101

En mi publicación anterior, discutimos cómo las redes neuronales predicen y aprenden a partir de los datos. Hay dos procesos responsables de esto el…

Google AI presenta MetNet-3 Revolucionando la predicción del tiempo con modelos de redes neuronales

La predicción del tiempo representa un aspecto complejo y crucial de la investigación meteorológica, ya que predecir con precisión los patrones meteorológicos futuros sigue…

Reenvío y retropropagación Redes Neuronales 101

En mis dos últimos artículos, nos sumergimos en los orígenes de la red neural desde un solo perceptrón hasta un motor de optimización no…

Desbloqueando la Composicionalidad Sistemática en Redes Neuronales Un Avance con el Enfoque de Meta-Aprendizaje para la Composicionalidad (MLC)

Los campos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático son cada vez más prevalentes. Una de las principales preocupaciones en estos dominios ha…

Predicción de la medición del registro de pozo utilizando redes neuronales con Keras

Grandes cantidades de datos se adquieren a diario de pozos en todo el mundo. Sin embargo, la calidad de esos datos puede variar significativamente…

Una Breve Historia de las Redes Neuronales

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

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…

Desbloqueando la transparencia de la IA Cómo el agrupamiento de características de Anthropic mejora la interpretabilidad de las redes neuronales

En un reciente artículo, “Hacia la monosemanticidad: descomposición de modelos de lenguaje con aprendizaje de diccionario”, los investigadores han abordado el desafío de comprender…

Funciones de Activación en Redes Neuronales

Introducción Las funciones de activación son el ingrediente secreto detrás de las notables capacidades de redes neuronales. Son los tomadores de decisiones, determinando si…

Funciones de Activación y No Linealidad Redes Neuronales 101

En mi artículo anterior, presentamos el perceptrón multicapa (MLP), que es simplemente un conjunto de perceptrones interconectados apilados. Te recomiendo encarecidamente que revises mi…

Pronóstico de series de tiempo con redes neuronales recurrentes

Este artículo guía de manera integral la predicción de series temporales utilizando redes neuronales recurrentes (RNNs), así como los diferentes aspectos asociados.

Podado de redes neuronales con optimización combinatoria

Publicado por Hussein Hazimeh, Científico Investigador, Equipo Athena, y Riade Benbaki, Estudiante de Posgrado en el MIT Las redes neuronales modernas han logrado un…

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…

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