Redes convolucionales y su importancia

1

La importancia del computer vision

2

驴Qu茅 herramientas usaremos para redes neuronales convolucionales?

3

驴Qu茅 son las redes convolucionales?

Mi primera red neuronal convolucional

4

Creando nuestra primera red convolucional

5

Entrenando nuestra primera red convolucional

Manejo de im谩genes

6

Consejos para el manejo de im谩genes

7

Manejo de im谩genes con Python

Fundamentos de redes neuronales convolucionales

8

Kernel en redes neuronales

9

El kernel en acci贸n

10

Padding y Strides

11

Capa de pooling

12

Arquitectura de redes convolucionales

Quiz: Fundamentos de redes neuronales convolucionales

Resolviendo un problema de clasificaci贸n

13

Clasificaci贸n con redes neuronales convolucionales

14

Creaci贸n de red convolucional para clasificaci贸n

15

Entrenamiento de un modelo de clasificaci贸n con redes convolucionales

Optimizaci贸n de red neuronal convolucional

16

Data augmentation

17

Aplicando data augmentation

18

Callbacks: early stopping y checkpoints

19

Batch normalization

20

Optimizaci贸n de modelo de clasificaci贸n

21

Entrenamiento de nuestro modelo de clasificaci贸n optimizado

Quiz: Optimizaci贸n de red neuronal convolucional

Resolviendo una competencia de Kaggle

22

Clasificando entre perros y gatos

23

Entrenamiento del modelo de clasificaci贸n de perros y gatos

Resumen y siguientes pasos

24

Siguientes pasos con redes neuronales convolucionales

25

Comparte tu proyecto de clasificaci贸n con redes convolucionales y certif铆cate

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Kernel en redes neuronales

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Recursos

Aportes 7

Preguntas 1

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o inicia sesi贸n.

El kernel es una matriz que se desliza desde la esquina superior izquierda hasta la esquina inferior derecha, paso por paso, hasta terminar toda la imagen, haciendo una operaci贸n matem谩tica llamada convoluci贸n.

Para el ejercicio propuesto

  1. Bordes horizontales.
  1. matriz del kernel totalmente en ceros.
  1. kernel de Emboss mediante la pagina interactiva.

Gran explicaci贸n todo perfectamente claro y preciso 馃槃

Vaya, como siempre bien explicado.

隆Todo va quedando m谩s claro!

jajajaja me confundi creyendo que las operaciones de la tercera columna incluian la 鈥榵鈥 y ha sido multiplicacion jajajajajjaaja

Kernel en redes neuronales

Redes neuronales tienen una componente principal conocida como filtros, tambi茅n llamados kernel.

Las maquinas usualmente entienden las im谩genes como pixeles, n煤meros contenidos en un sistema matricial en su ancho y su largo.

El ** Kernel** es simplemente una matriz. Este funciona de la siguiente manera:

Se va movilizando desde la esquina superior izquierda hasta la esquina inferior derecha, paso por paso hasta completa toda la imagen haciendo una peque帽a operaci贸n matem谩tica llamada 鈥** convoluci贸n**鈥

La ** convoluci贸n**: muy parecida al procedimiento del producto punto, esta se ubica la parte superior izquierda de la imagen y se va moviendo paso a paso ejecutando una operaci贸n matem谩tica de multiplicaci贸n para empezar a obtener datos y patrones por cada fila y columna que compone la imagen.

El resultado de esta compondr谩 una nueva imagen con ciertas caracter铆sticas, como por ejemplo: 鈥渓os bordes verticales鈥. El objetivo de la convoluci贸n es empezar a obtener datos y patrones