Nota: (En este post se trataremos una red CNN-ConvNet, en la cual veremos todos los Procesos a seguir desde el Dataset a los resultados de salida). Arquitectura de los Procesos -. En el siguiente diagrama, tenemos los cuatro procesos básico en la división que he creado, para entender la Topologia de los Procesos a […]
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Nota: (Keras-Applications: son módulo de aplicaciones de el Frameworks de Deep-Learning de API-Keras. Nos proporciona definiciones de Modelos y Pesos preentrenados para varias arquitecturas en este caso usaremos el Modelo-EfficientNet). Qué es EfficientNet -. EfficientNet, se encuentra entre los modelos más eficientes, requiere menos FLOPS para la inferencia que alcanza una precisión excelente, tanto en […]
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Nota: (Creación con Frameworks-Kera de una Red-Neuronal-Recurrente RNN el cual lo generaremos con la herramienta el la nube como Google-Colaboratory). Network-Neuronal-Recurrente-RNN (Keras) -. Recapitulemos sobre las Red-Neuronal-Recurrente RNN donde las conexiones entre nodos pueden crear un ciclo, que permite que la salida de algunos nodos afecte la entrada posterior a los mismos nodos. Tiene […]
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Nota: (Creación con Frameworks-Kera de una Red-Neuronal-Convolucional (CNN) el cual lo generaremos con la herramienta el la nube como Google-Colaboratory). -. Keras es una librería muy recomendada dentro del mundo de las Red-Neuronal-Artificial. Por ser una biblioteca de código abierto y trabaja con TensorFlow, razón por lo cual es una de las más empleadas en […]
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Nota: (Creación con Frameworks-Kera de una Red-Neuronal-Perceptro-Multi-Capa (MLP) el cual lo generaremos con la herramienta el la nube como Google-Colaboratory). -. Si definimos a Keras en Deep-Learning como una librería muy recomendada dentro del mundo de las Red-Neuronal-Artificial. Su características es ser una biblioteca de código abierto y trabaja con TensorFlow, razón por lo cual […]
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Nota: (Las Redes-Base-Radial (RBF) son un tipo de redes de neuronas artificiales que calculan la salida de la función en función de la distancia a un punto denominado centro. La función de base radial es una función que calcula la distancia euclidea de un vector de entrada con respecto de un centro). Redes-Base-Radial (RBF) […]
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Nota: (Las Red-Generativa-Antagónica (GAN) son arquitecturas de algoritmos de Inteligencia-Artificial que constan de dos Redes-Neuronales en fretadas un Generador y un Discriminador en una especie de competición mutua entre las dos Redes-Neuronales. Se utiliza para crear imágenes fotorrealistas , modelar patrones de movimiento en videos, crear modelos 3D de objetos a partir de imágenes 2D, […]
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Nota: (Las Recurrent-Neural-Network (RNN) son una clase muy útiles para modelar datos de secuencia. La Red-Neuronal-Recurrente (RNN) tiene un comportamiento similar al funcionamiento de los cerebros humanos. Las Recurrent-Neural-Network (RNN) producen resultados predictivos en datos secuenciales que otros algoritmos no pueden utilizan, en definitiva, datos secuenciales para resolver problemas temporales comunes, que se encuentra en […]
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Nota: (Las Redes-Neuronales-Convolucionales CNN es un algoritmo de Deep-Learning que está diseñado para trabajar con imágenes, tomando estas como input, asignándole Pesos a ciertos elementos en la imagen para así poder diferenciar unos de otros. Este es el secreto de la Visión por computadora). Red-Neuronal-Convolucional. (CNN) -. Las Redes–Convolucionales (CNN) contienen varias Capas-Ocultas, donde […]
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Nota: (Los Perceptron-Multilayer MLP se inspiraron inicialmente en Perceptron , un algoritmo de aprendizaje automático supervisado para la clasificación binaria. El Perceptron solo era capaz de manejar datos linealmente separables, por lo que se introdujo la percepción de múltiples capas para superar esta limitación). Perceptron-Multilayer (MLP) -. Perceptron-Multilayer & Red-Neuronal-Artificial-Multicapa, es una red neuronal […]
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Nota: (Clasificar las Artificial-Neuronal-Network (ANN) & (RNA); existen diferentes clasificaciones que separan las redes neuronales en torno a su número de capas, tipos de conexiones o grado de las conexiones. En su formas de hacer redes neuronales, basadas en algoritmos y desarrollos diversos. Lo haré de la siguiente forma por su Topologia y el tipo […]
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Nota: (Una red-neuronal-artificial es un grupo interconectado de neuronas artificiales que utiliza un modelo matemático o computacional para el procesamiento de información basado en un enfoque conexionista de la computación, Las neuronas en las redes neuronales artificiales generalmente están estructuradas en capas, cada capa contiene varias neuronas). Red-Neuronal-Artificial -. La artificial-neural-network, son redes de […]
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Nota: (La Artificial-Neuronal-Network (ANN) & Redes-Neuronales-Artificiales (RNA), son redes de neuronas artificiales . Son objeto de investigación en neuroinformática y representan una rama de la inteligencia artificial) . ANN & RNA -. Al igual que las neuronas-artificiales, las redes-neuronales-artificiales tienen un modelo biológico. Se comparan con las redes neuronales naturales , que representan una […]
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Nota: (Las Neuronas-Artificiales pretenden imitar las funciones de las neuronas biológicas. Esta tecnología se pretende que dentro de unos años se pueda empezar a utilizar en en todos los ámbitos. Gracias a las neuronas artificiales se pueden crear redes neuronales artificiales. La unidad básica de una RNA es la neurona. Aunque hay varios tipos de […]
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Nota: (Las Redes-Neuronales son una rama de la investigación informática, de la neuroinformática. Existen muchos tipos diferentes de Artificial-Neural-Networks y cada uno ofrece diferentes posibilidades para procesar la información). Claves-Redes-Neuronales Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas. Consiste en un conjunto […]
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