Programación de Redes Neuronales con Python y TensorFlow

En este post les compartiré una serie de ejemplos para aprender a programar redes neuronales. Puede parecer una tarea abrumadora al principio, pero revisando los diversos modelos funcionales y un poco de abstracción, comprenderán el funcionamiento con mayor detalle.

  1. Red Neuronal Simple de un Perceptrón para Clasificación Binaria
  2. Red Neuronal Feedforward con TensorFlow.
  3. Red Neuronal Convolucional (CNN) para Clasificación de Imágenes
  4. Red Neuronal Recurrente (RNN) para Predicción de Series Temporales
  1. Red Neuronal Convolucional (CNN) para Reconocimiento de Dígitos.
  2. Red Neuronal Recurrente (RNN) con TensorFlow para Procesamiento de Lenguaje Natural.
  3. Transferencia de Aprendizaje con TensorFlow: Fine-Tuning de un Modelo Pre-entrenado.
  4. Red Neuronal LSTM para Generación de Texto
  1. Red Neuronal Generativa Adversarial (GAN)
  2. Red Neuronal Siamesa en TensorFlow.
  3. Detección de Objetos con TensorFlow y TensorFlow Object Detection API.

Con estos ejemplos sencillos, observaremos como estas redes aprenden y se adaptan, lo cual es muy diferente a la programación tradicional, donde debemos especificar reglas y algoritmos de manera explícita. En una red neuronal simple, los parámetros esenciales incluirán pesos y sesgos, funciones de activación, funciones de pérdida y ajustes. El costo de procesamiento variará según el tamaño, la complejidad de la red, el tipo de función, y la cantidad de datos principalmente. Para fines de comprensión, resultará más accesible trabajar con parámetros simples y posteriormente podrán realizar ajustes, usar funciones de activación mas eficientes, usar datos de entrenamiento más grandes, todo ello para obtener mayor precisión en los resultados.

Deja un comentario