Tanh
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La función tangente hiperbólica (Tanh) es una función de activación no lineal comúnmente …
Deep Learning
Terms tagged with Deep Learning
Aprendizaje de similitud
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El aprendizaje de similitud se centra en entrenar modelos para mapear las entradas a un …
Transformadores de oraciones
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Los transformadores de oraciones son extensiones de los modelos Transformer tradicionales …
Truco de reparametrización
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El truco de reparametrización es un método fundamental utilizado en autoencoders …
Pyannote Audio
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Pyannote Audio es un kit de herramientas integral diseñado para facilitar el desarrollo y …
Producto de expertos
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El Producto de Expertos (PoE) es un método para construir distribuciones de probabilidad …
Aprendizaje de representaciones multimodales
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El aprendizaje de representaciones multimodales implica entrenar modelos para procesar e …
Colapso de modo
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En las GAN, el colapso de modo ocurre cuando el generador aprende a explotar las …
Hipótesis del subvariedad
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Esta hipótesis explica por qué el aprendizaje profundo funciona eficazmente a pesar de la …
Red de autopista
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Las Redes de Autopista están diseñadas para abordar el problema del gradiente que …
Capa Oculta
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Una capa oculta consiste en neuronas que reciben entradas de capas anteriores, aplican …
Hardware para inteligencia artificial
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El hardware de IA se refiere a dispositivos de computación especializados optimizados …
Acumulación de Gradientes
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Esta estrategia de optimización permite entrenar modelos de aprendizaje profundo con …
Unidad Recurrente con Puertas
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Una Unidad Recurrente con Puertas (GRU, por sus siglas en inglés) es una celda …
Aprendizaje de características
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El aprendizaje de características, a menudo asociado con el aprendizaje profundo, permite …
Modelo basado en energía
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Los Modelos Basados en Energía (EBM) definen una distribución de probabilidad sobre los …
Adaptación de Dominio
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La adaptación de dominio aborda el desafío cuando los datos de entrenamiento y prueba …
Doble Descenso
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El doble descenso desafía la compensación tradicional entre sesgo y varianza, mostrando …
Descenso de Gradiente Estocástico Diferencialmente Privado
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DP-SGD es una variante del Descenso de Gradiente Estocástico diseñada para proteger la …
BERT
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BERT es una técnica de aprendizaje automático basada en transformadores para el …
Normalización por lotes
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Este método ajusta y escala las activaciones para tener media cero y varianza unidad …
AlphaChip
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AlphaChip es un sistema de IA especializado diseñado para automatizar y mejorar la …
Ataque adversarial
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Los ataques adversariales explotan las vulnerabilidades de las redes neuronales …
Visión
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La Visión por Computadora (CV) es una rama de la inteligencia artificial que entrena a …
Conexión Residual
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Las conexiones residuales, también conocidas como conexiones de salto (skip connections), …
Red Neuronal Recurrente
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Las RNN están diseñadas para reconocer patrones en secuencias de datos, como texto, …
ReLU
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ReLU se utiliza ampliamente en redes neuronales de aprendizaje profundo debido a su …
Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTM)
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Las redes LSTM abordan el problema del desvanecimiento del gradiente común en las RNN …
Dropout
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En las redes neuronales, el dropout previene el sobreajuste eliminando temporalmente un …
Función de Activación
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Una función de activación introduce no linealidad en una red neuronal, lo que le permite …
pre-entrenado
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Un modelo pre-entrenado es un modelo de IA fundamental que ha experimentado un …
basado en difusión
Definition
Los modelos basados en difusión son una clase de IA generativa que crea nuevas muestras …
Aprendizaje por Transferencia
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El aprendizaje por transferencia aprovecha modelos preentrenados para mejorar el …
Preentrenamiento
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El preentrenamiento es una técnica fundamental en el aprendizaje profundo donde un modelo …
Red Neuronal
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Una red neuronal es una serie de algoritmos diseñados para reconocer relaciones …
Atención Multi-Cabeza
Definition
La Atención Multi-Cabeza extiende el mecanismo de atención estándar ejecutándolo varias …
Modelo de Lenguaje Grande
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Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés) son sistemas avanzados de …
Difusión
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Los modelos de difusión son una clase de IA generativa que aprenden a invertir un proceso …
Adam
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Adam (Adaptive Moment Estimation) es un algoritmo de optimización basado en gradientes de …
Ajuste Fino
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El ajuste fino implica tomar un modelo ya entrenado en un conjunto de datos grande y …
Red Neuronal Convolucional
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Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) están diseñadas para aprender automáticamente …
Mecanismo de Atención
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Un mecanismo de atención permite a un modelo ponderar dinámicamente la importancia de …