Tipos de Arquitecturas de Aprendizaje Profundo
Las arquitecturas de redes neuronales determinan cómo se organizan las neuronas y cómo fluye la información dentro de un modelo.
A lo largo de los años se han desarrollado diferentes arquitecturas diseñadas para resolver distintos tipos de problemas, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento de secuencias.
Comprender estas arquitecturas es esencial para construir modelos avanzados de inteligencia artificial.
Conceptos incluidos
- Redes neuronales convolucionales
- Redes neuronales recurrentes
- LSTM
- GRU
- Autoencoders
- Redes residuales
- Transformers
Lexicon Redes Neuronales 