¿Qué son las redes neuronales profundas?

Una red neuronal artificial generalmente tiene una arquitectura definida. Esta arquitectura contribuye mucho al rendimiento de la red neuronal. Por lo general, hay una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. Esta arquitectura fue…
Dado el número de heurísticas arbitrarias involucradas, ¿por qué deberíamos tener tanta fe en las redes neuronales profundas?

Muchos objetos del mundo real están diseñados utilizando heurísticas arbitrarias. Como alguien que proviene de un entorno matemático, estoy de acuerdo en que esto puede ser frustrante, pero no olvidemos que en el mundo real no tenemos información…
¿Es el tiempo de aprendizaje de una red neuronal profunda (por ejemplo, para la detección de objetos) proporcional a la cantidad de datos de entrenamiento disponibles?

Primero, tenga en cuenta que el tiempo de aprendizaje es una cantidad mal definida. Si su red logra una precisión del 95.0% en 1 día, una precisión del 95.2% en 2 días, una precisión del 95.3% en 3…
¿Podemos tener un error cuadrado medio de datos de entrenamiento para una red neuronal?

Por supuesto que puede. Recuerde el teorema de aproximación universal [1] para un perceptrón multicapa. En principio, una red neuronal puede reproducir cualquier conjunto de datos dado exactamente, porque un NN es un aproximador universal. Teniendo en cuenta…
¿Cuáles son buenos recursos para aprender sobre la ejecución distribuida en redes neuronales profundas (MPI, allreduce, etc.)?

Nunca he hecho esto en un servidor de aprendizaje automático, pero aún puedo tratar de ayudarlo con sistemas distribuidos y computación paralela. Mi primera recomendación sería intentar hacer esto en el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS).…

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