Parte II: Capas de Activation y capas de Pooling En este artículo vamos a introducir las capas de Activation (Activación) y Pooling (Agrupación), las redes neuronales convolucionales las introdujimos en la primera parte de esta serie. Capas de activation Normalmente, los feature maps (mapas de características) se pasan a través Read more…
Gradiente Descendente o Descenso del Gradiente (en inglés Gradient Descent) es un algoritmo de optimización para encontrar el mínimo local de una función. Busca la combinación de parámetros que minimiza la función de coste. Para que el Gradiente Descendente funcione, la función de coste debe ser diferenciable y convexa. Visualización Read more…
Parte I: Capas convolucionales Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN del inglés, Convolutional Neural Networks) son un tipo de algoritmo de Deep Learning que es capaz de usar datos de entrada multidimensionales como imágenes y detectar y extraer patrones y características. Por estas tazones las CNNs son muy utilizadas en algoritmos Read more…