Redes neuronales recurrentes (RNN) Autor Dr. Victor Muñiz Sánchez Modulo 5 - Unidad 1 victor_m@cimat.mx Resumen: En éste módulo abordaremos diversas arquitecturas de redes neuronales profundas para problemas específicos relacionados con datos que tienen...
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Redes neuronales recurrentes (RNN) Autor Dr. Victor Muñiz Sánchez Modulo 5 - Unidad 1 victor_m@cimat.mx Resumen: En éste módulo abordaremos diversas arquitecturas de redes neuronales profundas para problemas específicos relacionados con datos que tienen dependencias espaciales (como imá- genes), temporales (como textos) o ambas. En ésta unidad, analizaremos datos con dependencias temporales usando redes neuronales recurrentes (RNNs). Iniciaremos con un modelo general de red recurrente, donde explicaremos los conceptos básicos, las partes fundamentales de éste modelo, su ajuste y sus limitaciones, para posteriormente, abordar algunas extensiones de las RNNs básicas (LSTM y GRU) que tratan de solventar algunas de sus limitaciones. Aunque se expondrán varios detalles técnicos, el objetivo es presentar de manera clara, sencilla e intuitiva, las características principales de éstos modelos, ilustrando su aplicación en problemas de análisis de series de tiempo y secuencias de textos. 1. INTR
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