Ganador se lleva todo en la selección de acciones
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El mecanismo ‘ganador se lleva todo’ (WTA) es un proceso competitivo …
Neural Networks
Terms tagged with Neural Networks
Sigmoide
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La función sigmoide, definida como σ(z) = 1 / (1 + e^-z), se utiliza ampliamente en el …
Aprendizaje de Paridad
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El Aprendizaje de Paridad es un problema de referencia en la teoría del aprendizaje …
Cálculo neuronal
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El cálculo neuronal se refiere a las operaciones matemáticas realizadas por las neuronas …
Normalización por capa
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La normalización por capa estabiliza el entrenamiento reduciendo el desplazamiento de …
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 …
Unidad Recurrente con Puertas
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Una Unidad Recurrente con Puertas (GRU, por sus siglas en inglés) es una celda …
Red de alimentación directa
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Las Redes de Alimentación Directa (FFN), también conocidas como Perceptrones Multicapa …
Época
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En el aprendizaje automático, una época representa una iteración única sobre todo el …
Denso
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En las redes neuronales, ‘denso’ se refiere a capas completamente conectadas …
Aprendizaje continuo
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El aprendizaje continuo, también conocido como aprendizaje de por vida, permite que las …
Normalización por lotes
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Este método ajusta y escala las activaciones para tener media cero y varianza unidad …
Algoritmo actor-crítico
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El algoritmo actor-crítico emplea dos componentes: el actor, que actualiza la política …
Un Cálculo Lógico de las Ideas Inmanentes en la Actividad Nerviosa
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Este artículo fundamental propuso un modelo matemático de redes neuronales, demostrando …
Softmax
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Softmax se utiliza ampliamente en la capa de salida de las redes neuronales para tareas …
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 …
Decodificador
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En modelos de secuencia a secuencia, el decodificador toma el vector de contexto …
Función de Activación
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Una función de activación introduce no linealidad en una red neuronal, lo que le permite …
Lineal
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Las operaciones lineales implican multiplicación y adición sin activaciones no lineales. …
Aprendizaje Profundo
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Los algoritmos de aprendizaje profundo intentan imitar los procesos analíticos y de …
Red Neuronal Convolucional
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Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) están diseñadas para aprender automáticamente …
Propagación Hacia Atrás
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La propagación hacia atrás (backpropagation), abreviatura de propagación hacia atrás de …