A Continuacin Listamos Algunos

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De Las Redes Neuronales Utilizadas ។ De Los Principales Tipos De Deep Learning Si Bien Existen Ms Tcnicas ។ Redes Neuronales Feedforward Fnn Esta Es La Forma Ms Simple De Deep Learning Tambin Conocida Como Perceptrones Multicapa Mlp ។ La Informacin Fluye En Una Sola Direccin De Las Capas De Entrada A Las De Salida Sin Bucles Ni Conexiones De Retroalimentacin។ Las Fnn Se Utilizan Para Tareas Como La Clasificacin De Imgenes El Anlisis De Textos Y Los Problemas De Regresin ។ Redes Neuronales Convolucionales Cnn Las Cnn Se Utilizan Ampliamente Para Tareas Relacionadas Con La Imagen Y El Vdeo. Tienen Capas Especializadas Llamadas Capas Convolucionales Diseadas Para Detectar Patrones Y Caractersticas En Las Imgenes ។ Las Cnn.

Son Potentes En El Reconocimiento De Bank User Number Data Objetos Formas Y Texturas ។ Redes Neuronales Recurrentes Rnn Las Rnn Estn Diseadas Para Manejar Datos Secuenciales Como Series Temporales O Datos Lingsticos ។ Tienen Bucles Que Permiten Que La Informacin Persista En El Tiempo Lo Que Las Hace Adecuadas Para Tareas Como El Reconocimiento Del Habla El Modelado Del Lenguaje Y La Traduccin ។ Redes De Memoria A Largo Plazo Lstm Las Lstm Son Un Tipo Especfico De Rnn Que Abordan El Problema Del Gradiente De Fuga Lo Que Las Hace Ms Capaces De Capturar Dependencias A Largo Plazo En Datos Secuenciales ។ Redes Generativas Adversariales Gan Las Gan Constan De Dos Redes Neuronales Una Generadora Y Otra Discriminadora Que Se Entrenan Juntas En Un Proceso Competitivo ។ Las Gan Se Utilizan Para Generar Datos Sintticos Realistas Como Imgenes Audio Y Texto ។ Autocodificadores Los Autocodificadores Son Modelos De Deep Learning No Supervisado Que Se Utilizan Para Reducir La Dimensionalidad Y Aprender Caractersticas ។ Constan De Un Codificador Y Un Decodificador E Intentan Reconstruir Los Datos De Entrada ។ Redes De Transformadores Los Transformadores Son Un Tipo De Arquitectura De Red Neuronal Que Ha Demostrado Un Gran Xito En Tareas De Procesamiento Del Lenguaje Natural ។ Utilizan Mecanismos De Autoatencin Para Procesar Los Datos De De Las Redes Neuronales Utilizadas . A Continuacin Listamos Algunos De Los Principales Tipos De Deep Learning Si Bien Existen Ms Tcnicas . Redes Neuronales Feedforward Fnn Esta Es La Forma Ms Simple De Deep Learning Tambin Conocida Como Perceptrones Multicapa Mlp . La Informacin Fluye En Una Sola Direccin De Las Capas De Entrada A Las De Salida Sin Bucles Ni Conexiones De Retroalimentacin . Las Fnn Se Utilizan Para Tareas Como La Clasificacin De Imgenes El Anlisis De Textos Y Los Problemas De Regresin . Redes Neuronales Convolucionales Cnn Las Cnn Se Utilizan Ampliamente Para Tareas Relacionadas.




Con La Imagen Y El Vdeo. Tienen Capas Especializadas Llamadas Capas Convolucionales Diseadas Para Detectar Patrones Y Caractersticas En Las Imgenes . Las Cnn Son Potentes En El Reconocimiento De Objetos Formas Y Texturas . Redes Neuronales Recurrentes Rnn Las Rnn Estn Diseadas Para Manejar Datos Secuenciales Como Series Temporales O Datos Lingsticos . Tienen Bucles Que Permiten Que La Informacin Persista En El Tiempo Lo Que Las Hace Adecuadas Para Tareas Como El Reconocimiento Del Habla El Modelado Del Lenguaje Y La Traduccin . Redes De Memoria A Largo Plazo Lstm Las Lstm Son Un Tipo Especfico De Rnn Que Abordan El Problema Del Gradiente De Fuga Lo Que Las Hace Ms Capaces De Capturar Dependencias A Largo Plazo En Datos Secuenciales . Redes Generativas Adversariales Gan Las Gan Constan De Dos Redes Neuronales Una Generadora Y Otra Discriminadora Que Se Entrenan Juntas En Un Proceso Competitivo . Las Gan Se Utilizan Para Generar Datos Sintticos Realistas Como Imgenes Audio Y Texto . Autocodificadores Los Autocodificadores Son Modelos De Deep Learning No Supervisado Que Se Utilizan Para Reducir La Dimensionalidad Y Aprender Caractersticas . Constan De Un Codificador Y Un Decodificador E Intentan Reconstruir Los Datos De Entrada . Redes De Transformadores Los Transformadores Son Un Tipo De Arquitectura De Red Neuronal Que Ha Demostrado Un Gran Xito En Tareas De Procesamiento Del Lenguaje Natural . Utilizan Mecanismos De Autoatencin Para Procesar Los Datos De
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