Adrián Hernández – Inteligencia artificial y computación
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 →
En un post anterior, utilizamos una red neuronal convolucional para ver como evolucionaban las representaciones en las capas intermedias en el proceso de entrenamiento. La arquitectura de la red convolucional empleada y un resumen de ella se pueden ver a continuación: Una de las capas más utilizadas en una red convolucional es la capa de... Seguir leyendo →
En un post pasado de teoría de la información en deep learning vimos como Naftali Tishby y su equipo han aplicado con éxito el método del cuello de botella de la información al deep learning. En sus simulaciones analizaron cuánta información retiene cada capa de una red neuronal de la entrada y de la salida... Seguir leyendo →
En posts anteriores vimos que las representaciones distribuidas de las palabras permiten extraer mucha información y han mejorado el rendimiento de las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Los Word embeddings son un claro ejemplo de la importancia y el potencial del aprendizaje no supervisado de representaciones. A partir de un cuerpo de texto de... Seguir leyendo →
Uno de los factores que más ha impulsado el deep learning en los últimos años ha sido el uso de las GPUs (graphics processing unit) para acelerar el entrenamiento y despliegue de los algoritmos. Las GPUs son circuitos electrónicos, popularizadas por Nvidia y especializadas en procesado de imágenes y gráficos. Cuentan con una estructura paralela... Seguir leyendo →
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