Deep learning y sistemas complejos

Como hemos ido viendo en esta Web, el uso de GPUs y nuevos modelos de deep learning ha logrado grandes avances en visión artificial, procesamiento de lenguaje, juegos, etc. Para ello han sido clave modelos de redes neuronales multicapa, RNNs, CNNs y posteriormente transformers basados en el mecanismo de atención. Por otro lado, en la... Seguir leyendo →

Modelos discriminativos y generativos en deep learning

Una pregunta que siempre nos planteamos en machine learning y en deep learning es la diferencia entre algoritmos discriminativos y generativos y cuál escoger para un problema concreto. Los algoritmos discriminativos modelan la dependencia de una variable objetivo Y  en función de una variable observada X.  De esta forma se puede predecir la variable Y ... Seguir leyendo →

¿Una burbuja en la IA generativa?

En los últimos meses hemos visto mucha discusión sobre si la IA generativa es una burbuja económica o no. Ahora parece que todas las startups tienen algún componente de IA generativa. Recientemente, Financial Times nos dio su visión escéptica. Bank of America primero dijo que era una burbuja y luego se desdijo. Goldman Sachs a... Seguir leyendo →

Curso Deep learning con PyTorch

Hemos creado una serie de tutoriales para introducir uno de los frameworks de deep learning más avanzados, PyTorch, y sus principales módulos. A continuación se puede ver un listado con las partes del curso: Programación orientada a objetos en PyTorch. Tensores en PyTorch. Almacenamiento de tensores en PyTorch. Módulo de redes neuronales. Optimización en PyTorch.... Seguir leyendo →

Almacenamiento de tensores en PyTorch

Como hemos visto, los tensores son un elemento básico en PyTorch. Son los elementos de diferente rango (escalares, vectores, matrics, etc.) que contienen la información en PyTorch y sobre los que actúan los modelos. Sin embargo, a pesar de su rango y dimensiones, los tensores se almacenan en memoria en un array unidimensional de elementos... Seguir leyendo →

Hooks en PyTorch

En programación, nos referimos a un hook como el conjunto de técnicas que modifican o aumentan el comportamiento de un programa ante un evento. Esto suele usarse para depurar un programa o ampliar su funcionalidad. En PyTorch, un hook se puede registrar para el objeto tensor o para el objeto nn.module y los eventos que... Seguir leyendo →

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