Adrián Hernández – Machine learning y computación
En este blog hemos descrito multitud de modelos de deep learning en los que varias capas de redes neuronales procesan la información de la entrada produciendo representaciones cada vez más abstractas y apropiadas para resolver una tarea. Estos modelos podían tener recurrencia como las RNN, filtros usando redes convoluciones o word embeddings para poder reflejar... Seguir leyendo →
Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. Con frecuencia en machine learning queremos optimizar los hiperparámetros de un modelo. Por ejemplo, en una red neuronal queremos saber el número de capas, el número de unidades por capa o la tasa de aprendizaje (learning rate) que logran un mejor comportamiento. Este problema... Seguir leyendo →
Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. En los últimos dos años hemos visto como PyTorch, el framework basado en Torch para Deep Learning creado por Facebook, está siendo una alternativa potente a Tensorflow. Una de las principales ventajas de PyTorch es que es un framework imperativo, en el que las... Seguir leyendo →
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