La Muerte de las Neuronas: Problema del Desvanecimiento del Gradiente en Redes Neuronales Profundas
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
En el entrenamiento de las redes neuronales profundas existe un problema muy importante llamado el desvanecimiento del gradiente. Este provoca que las neuronas que componen a una red neuronal artificial aprendan muy lento o dejen de aprender. De ahí que se diga que las neuronas artificiales mueren. Este video explica en qué consiste el problema del desvanecimiento (y de la explosión) del gradiente, además de explicar algunas propuestas para evitarlo. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 29 de Abril). La Muerte de las Neuronas: Problema del Desvanecimiento del Gradiente en Redes Neuronales Profundas [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Presentación 0:49 Contexto y red neuronal hipotética 3:31 Función de error y la derivada 12:29 Gradientes y funciones de pérdida 19:14 Cálculo de los gradientes 26:00 Problema del Desvanecimiento del Gradiente 28:42 Problema de la Explosión del Gradiente 29:15 Cómo evitar el Desvanecimiento del Gradiente ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln #DeepLearning #AprendizajeProfundo #MachineLearning #RedesNeuronales #IA #AI #Python #DataScience #CienciaDeDatos #InteligenciaArtificial #AprendizajeAutomático #AprendizajeDeMaquina
Sobre este curso
Deep Learning (o Aprendizaje Profundo) permite que las computadoras aprendan tareas usando Redes Neuronales en términos de una jerarquía de conceptos con múltiples niveles de representación a partir de datos crudos. Las redes neuronales artificiales (o artificial neural networks por su término en inglés) son una familia de técnicas de aprendizaje de máquina (machine learning) y deep learning. Esta serie de videos explica los siguientes temas dentro del dominio de aprendizaje profundo: - Qué es Deep Learning - Perceptrón: una neurona artificial - Gradiente descendente - Backpropagation: Cómo aprenden matemáticamente las redes neuronales - Técnicas de Aumentación de datos - El problema del Desvanecimiento del Gradiente en redes profundas - Funciones de Activación - Redes generativas adversarias (generative adversarial networks) - ...
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning