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Deep Feed Forward
Descripción
Ingeniería Mapa Mental sobre Deep Feed Forward, creado por Carlos Tonatihu Barrera Pérez el 20/09/2017.
Sin etiquetas
redes neuronales
ingeniería
Mapa Mental por
Carlos Tonatihu Barrera Pérez
, actualizado hace más de 1 año
Más
Menos
Creado por
Carlos Tonatihu Barrera Pérez
hace alrededor de 7 años
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Resumen del Recurso
Deep Feed Forward
¿Qué es?
Es un modelo profundo de aprendizaje compuesto por:
Un conjunto de entradas
Un conjunto de capas ocultas (es por esto que se dice que es profunda)
Las entradas de una capa son las salidas de la capa anterior, nunca al revés (feed forward)
Una capa de salida
Origen
Esta red surgió del perceptron
Surge de la necesidad de superar las limitaciones de los modelos lineales
Capacidades
Puede aproximar una gran variedad de clases de funciones
Su capacidad aumenta mientras más datos tengamos
Aplicaciones
Reconocimiento de objetos en fotos
Procesamiento de lenguaje natural
Reconocimiento óptico de caracteres
Reconocimiento de rostros
Traducción por computadora
Clasificación
Variantes
Redes neuronales recurrentes
Se producen cuando se utilizan conexiones de retroalimentación
Algoritmos de aprendizaje
Backpropagation
Se basa en el ajuste de los pesos de las neuronas utilizando la cantidad de error en la salida comparado con el resultado esperado
Aprendizaje supervisado
Basado en gradiente (gradient-based)
Implementación
Hardware
Identificación de gas utilizando una FPGA
MLP en una Virtex-E FPGA utilizando VHDL
Aceleración de un MLP utilizando CUDA
Software
Perceptron
Librería escrita en Python que implementa un perceptron multicapa
TensorFlow
Recursos multimedia adjuntos
Neuralnetworks (binary/octet-stream)
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