Karpathy mencionó durante una conferencia que es posible reemplazar la capa FC al final de una CNN con una capa de agrupación promedio. ¿Alguien lo ha intentado?

Sí, una ventaja de este enfoque en comparación con una capa totalmente conectada es que la red puede tomar entradas de tamaño arbitrario. La agrupación de pirámides espaciales [1] (SPP) es una generalización de esta idea. Una capa…
¿Es posible dar una salida de extracción de características a una red neuronal convolucional? ¿Cómo?

No recibí la pregunta por completo, pero estoy escribiendo la respuesta a una pregunta, ‘¿cómo se extraen las características utilizando la red neuronal convolucional?’. Existen diferentes formas de extraer características de redes neuronales convolucionales según la aplicación. Las…
¿Cuáles son las ventajas y desventajas cuando comparamos la red neuronal convolucional y la red neuronal recursiva para el procesamiento del lenguaje natural?

Red neuronal recursiva Ventajas: Puede aprender estructuras en forma de árbol . Esto lo hace particularmente bueno para el análisis del lenguaje natural, ya que la gramática a menudo sigue una estructura similar a un árbol. Aquí hay…
Estoy trabajando en el reconocimiento facial con redes neuronales convolucionales, ¿cuántas convoluciones y capas ocultas debo usar?

Gracias por el A2A. Con los años, el aprendizaje profundo ha experimentado grandes transformaciones y ha establecido el estado del arte en gran cantidad de tareas de visión y lenguaje. Particularmente en redes, varios grandes grupos de investigación…
¿Se puede reprogramar una red neuronal entrenada como un programa secuencial clásico?

P: “¿Se puede reprogramar la red neuronal entrenada como programa secuencial clásico? Supongamos que entrenamos una máquina por tiempos infinitos, luego todos los pesos convergen con 0 errores. En este momento, quiero reprogramarlo con lenguaje de programación secuencial…
¿La red neuronal convolucional es básicamente un procesamiento previo de datos a través del núcleo más las redes neuronales? ¿Acaso Deep Learning no es solo redes neuronales con preprocesamiento para las selecciones de funciones automatizadas?

Puedo continuar con su pregunta y preguntar, ¿no son las redes neuronales solo una regresión logística aplicada varias veces? ¿Y no es la regresión logística un modelo lineal con una pequeña transformación en la parte superior? Así que…
¿Qué sucede si hacemos que cada unidad de filtro o núcleo en una capa CNN dentro de una red neuronal profunda tenga diferentes tamaños de ventana pero el mismo número de parámetros de peso (lo que resulta en granulado grueso)? ¿Podría conducir a un efecto contextual?

Sí, es más como un enfoque de escala múltiple por el cual los tamaños de ventana más pequeños procesan un contexto más pequeño (escala más pequeña) en comparación con los tamaños de ventana más grandes que pueden capturar…
¿Una red neuronal necesita un nodo de salida para cada cosa que pueda clasificar?

Esa es una pregunta interesante. ¿Qué significa clasificar algo? ¿Y cómo sabemos que un sistema clasifica las cosas de una manera útil? Una forma es asignar una palabra o frase a cada cosa que queremos clasificar, por ejemplo,…

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¿Somos tecnológicamente incapaces de crear un ecosistema completo en algún tipo de estación espacial grande, como la Estrella de la Muerte, o el problema es político? En otras palabras, ¿somos capaces, pero no lo suficientemente organizados socialmente para implementar la tecnología?

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