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Questions and Answers
¿Cuál es el tipo de capa que es la primera capa de una red neuronal convolucional?
La capa final de una red neuronal convolucional es la capa convolucional.
False
¿Qué es lo que la CNN comienza a reconocer en las capas finales?
elementos o formas más grandes hasta que finalmente identifica el objeto esperado
La entrada de una imagen en color se compone de una matriz de píxeles en _______ dimensiones.
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Asocie los siguientes conceptos con sus definiciones:
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¿Qué tipo de redes neuronales se utilizan con mayor frecuencia para tareas de clasificación y visión por computadora?
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Las redes neuronales convolucionales requieren poco uso de recursos informáticos para entrenar los modelos.
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¿Cuál es el nombre de la técnica utilizada antes de las redes neuronales convolucionales para identificar objetos en imágenes?
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Las redes neuronales se componen de capas de nodos, que contienen una capa de ___________, una o más capas ocultas y una capa de salida.
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Asocie los siguientes tipos de redes neuronales con sus respectivos usos:
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Study Notes
Redes Neuronales Convolucionales
- Utilizan datos tridimensionales para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos.
- Son un tipo de red neuronal que se utiliza con mayor frecuencia para tareas de clasificación y computer vision.
Componentes de una Red Neuronal
- Capa de entrada
- Una o más capas ocultas
- Capa de salida
- Cada nodo se conecta a otro y tiene un peso y un umbral asociados
Funcionamiento de una Red Neuronal
- Si la salida de cualquier nodo individual está por encima del valor umbral especificado, ese nodo se activa, enviando datos a la siguiente capa de la red.
- En caso contrario, no se envía ningún dato a la siguiente capa de la red.
Tipos de Redes Neuronales
- Redes neuronales recurrentes: se utilizan para el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.
- Redes neuronales convolucionales (ConvNets o CNN): se utilizan para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos.
Ventajas de las CNN
- Proporcionan un enfoque más escalable para las tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos.
- Aprovechan los principios del álgebra lineal para identificar patrones en una imagen.
Desventajas de las CNN
- Pueden exigir un uso intensivo de recursos informáticos y requerir unidades de procesamiento gráfico (GPU) para entrenar los modelos.
Componentes de una Capa Convolucional
- Datos de entrada
- Un filtro (también conocido como kernel)
- Un mapa de características
Proceso de Convolución
- El filtro se mueve por los campos receptivos de la imagen para comprobar si la característica está presente.
- El producto escalar entre los píxeles de entrada y el filtro se calcula y se introduce en una matriz de salida.
- El filtro se desplaza un poco y repite el proceso hasta que haya recorrido toda la imagen.
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Description
Aprende sobre las redes neuronales convolucionales, su composición y cómo se utilizan para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos. Conoce los conceptos básicos de machine learning y deep learning.
