Archivo de la etiqueta: Redes Neuronales

Conceptos Fundamentales y Herramientas de Deep Learning

Bibliotecas para Deep Learning

Existen diversas bibliotecas populares para trabajar con Deep Learning:

Theano

Theano es una biblioteca de Python y un compilador de optimización para manipular y evaluar expresiones matemáticas, especialmente las de valor matricial. En Theano, los cálculos se expresan mediante una sintaxis similar a NumPy y se compilan para ejecutarse de manera eficiente en arquitecturas de CPU o GPU.

TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático Seguir leyendo “Conceptos Fundamentales y Herramientas de Deep Learning” »

Introducción a las Redes Neuronales: Conceptos, Tipos y Aplicaciones

Definición de Neurona

Unidad de procesamiento elemental de una red neuronal, que genera una salida como resultado de la suma ponderada de las entradas a la que se le aplica una función de activación. Se trata de un dispositivo simple:

  • Almacenamiento mínimo: sólo sus pesos.
  • Capacidad de cómputo pequeña: sumas ponderadas y función de salida.

¿Cómo procesa la información una Neurona?

Suma Ponderada:

La neurona integra todas sus entradas para calcular su entrada neta expresada como el sumatorio Seguir leyendo “Introducción a las Redes Neuronales: Conceptos, Tipos y Aplicaciones” »

Redes Neuronales Artificiales: Conceptos y Algoritmos

Definición de Neurona

Unidad de procesamiento elemental de una red neuronal, que genera una salida como resultado de la suma ponderada de las entradas a la que se le aplica una función de activación. Se trata de un dispositivo simple:

  • Almacenamiento mínimo: sólo sus pesos.
  • Capacidad de cómputo pequeña: sumas ponderadas y función de salida.

¿Cómo procesa la información una Neurona?

Suma Ponderada:

La neurona integra todas sus entradas para calcular su entrada neta expresada como el sumatorio Seguir leyendo “Redes Neuronales Artificiales: Conceptos y Algoritmos” »