Redes convolucionales explicadas de manera intuitiva y exhaustiva

Explicación intuitiva y exhaustiva de las redes convolucionales

Desempaquetando una estrategia de modelado fundamental

Las redes neuronales convolucionales son un pilar en visión por computadora, procesamiento de señales y una gran cantidad de otras tareas de aprendizaje automático. Son bastante sencillas y, como resultado, muchas personas las dan por sentado sin realmente entenderlas. En este artículo repasaremos la teoría de las redes convolucionales, de manera intuitiva y exhaustiva, y exploraremos su aplicación en unos cuantos casos de uso.

¿A quién le resulta útil esto? A cualquier persona interesada en visión por computadora, análisis de señales o aprendizaje automático.

¿Qué nivel de conocimiento se requiere para entender esta publicación? Este es un concepto muy poderoso pero muy simple, ideal para principiantes. También puede servir como un buen repaso para científicos de datos experimentados, especialmente al considerar convoluciones en varias dimensiones.

Pre-requisitos: Tener una familiaridad general con la retropropagación y las redes neuronales densas podría ser útil, pero no es necesario. Cubro ambos temas en esta publicación:

• Sb3, la navaja suiza del RL aplicado
• De la plataforma de datos a la plataforma de aprendizaje automático
• Potencia múltiples sitios web con la solución de chatbot de Langchain

¿Qué son los gradientes y por qué explotan?

Al leer esta publicación, obtendrás un conocimiento sólido del concepto más importante en el aprendizaje profundo

towardsdatascience.com

La razón por la que existen las redes convolucionales

El primer tema que exploran muchos científicos de datos novatos es una red neuronal densa. Esta es la clásica red neuronal que consta de nodos y bordes que tienen ciertos parámetros aprendibles. Estos parámetros permiten que el modelo aprenda relaciones sutiles sobre los temas en los que se entrena.

A medida que crece el número de neuronas dentro de la red, las conexiones entre capas se vuelven cada vez más abundantes. Esto puede permitir un razonamiento complejo, lo cual es genial, pero la “densidad” de las redes densas presenta un problema cuando se trabajan con imágenes.

Siguiendo el ejemplo de querer entrenar una red neuronal densa para predecir si una imagen contiene un perro o no. Podríamos crear una red densa que examine cada píxel de la imagen…

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