👉🔴 REDES NEURONALES LSTM RECURRENTES (RNN) IA - NO MÁS DUDAS! 2022
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- čas přidán 27. 02. 2021
- REDES NEURONALES RECURRENTES RNN y LSTM (long short term memory) NO MÁS DUDAS! Para entender definitivamente su funcionamiento ya que se usa para aprender y generar secuencias. Son, por tanto, una parte fundamental del Machine learning, y la Inteligencia Artificial (IA).
Este tipo de redes neuronales son muy usadas en CHATBOTs, reconocimiento de voz (STT) y también pueden emplearse en aprendizaje reforzado dentro de la inteligencia artificial y la robótica.
De hecho las usaremos para aprender como hacer un robot con inteligencia artificial.
Referencias:
colah.github.io/posts/2015-08...
christinakouridi.blog/2019/06...
towardsdatascience.com/how-to...
machinelearningmastery.com/st....
machinelearningmastery.com/de....
en.wikipedia.org/wiki/Long_sh...
paperswithcode.com/method/con...
machinelearningmastery.com/cn...
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Excelente!!! Una explicación impecable!! Le dejo mi admiración y desde ahora será mi guia
Gracias! No olvides suscribirte al canal y compartir el vídeo en las redes sociales :)
Ya he vuelto , confirmo que el vídeo ha sido tan bueno como prometía en un principio. Muy bien trabajo y muchas gracias por la info
Gracias a ti. No olvides darle a LIKE al vídeo y compartirlo en las redes sociales :)
Gracias por el video, se nota la pasión y dedicación al explicar un tema complejo de manera tan sencilla.
Gracias. No olvides darle a LIKE al vídeo, compartirlo en las redes sociales, y suscribirte al canal. Gracias :)
Impresionante Video! Felicidades
Muchas gracias! No olvides darle a LIKE al vídeo y ompartirlo en las redes sociales.
Increíble, a veces simplemente no entiendo a los docentes que se toman el tiempo para darle vueltas a cosas que ni ellos mismos comprenden en su totalidad. Mis respetos por tal clase y toda la dedicación de hacernos entender la teoría de tan útil tema
Gracias por dejar tu comentario, pero no me llega a quedar claro si estás haciendo un comentario positivo sobre el vídeo o todo lo contrario...
@@Xpikuos jajaja comprendo, mi comentario es positivo. Me refería a docentes que no tienen el talento que tienes tú para enseñar temas complejos
Ahh! Ok. Entonces gracias por el piropo :) y no te olvides de darle a LIKE al vídeo y compartirlo en las redes sociales ;)
este video es lo que necesito ahora mismo. Gracias!
Gracias a ti! No olvides compartirlo en las redes sociales y darle a LIKE :)
He visto varios de tus videos sobre redes neuronales y la verdad son espectaculares, pero este ha sido magistral, un gran trabajo digno de reconocimiento. Por lo que veo compartimos una manía "representar gráficamente el conocimiento" , que en ocasiones para mí es un lío con las matemáticas porque si no veo mentalmente que es lo que se quiere lograr con un cálculo, ni modo 🤯. Pues nada un saludo y que siga creando contenido tan instructivo y complementos. Recuerda que queda pendiente las LSTM para series temporales. Que en sí estoy investigando sobre este tipo de redes para aplicarlas en esta área. Saludos 🙋🏻♂️
Gracias. Me alegro que te hayan gustado los vídeos. Desgraciadamente ando fatal de tiempo porque estoy mudándome y renovando la casa así que todo el set de grabación está desmontado (y no sé cuándo podré volver a montarlo...) en cualquier caso, te animo a que te suscribas al canal, compartas el vídeo en las redes sociales y le des a LIKE ;) Gracias.
@@Xpikuos ok. Bueno suerte con lo de la mudanza, yyy pues nada te esperamos por acá
Muchas gracias por la paciencia :)
Excelente vídeo, muchas gracias c:
De nada :) No olvides darle a LIKE y compartirlo en las redes sociales :)
Muchas gracias! Me ha gustado mucho el video :)
Ya estaba suscrita desde hace un tiempo pero a los otros canales no, asi que me suscribo tambien. Tambien le doy like y lo comparto con mis compañeros de proyecto jaja.
Y muy chulo el modelo 3D!
JAJAJA! Gracias a ti por ver el vídeo y hacer todo lo que normalmente la mayoría de la gente no hace... JAJAJA! :)
Muchas gracias, el video es muy bueno y la explicación muy clara.
Gracias! No olvides suscribirte al canal, darle a LIKE al vídeo y compartirlo en las redes sociales ;)
Ojalá este video sea tan bueno como parece en un principio. Procedo a verlo y luego vuelvo jejej
Ya vi que volviste y te gustó :)
Impresionante didáctica, sin gran producción, solo con claridad, empatía y creatividad. Humildemente, me suelen alabar mucho mis clases, pero esta ha superado mis expectativas como alumno. Hace varios meses que vengo pensando cómo explicar este tema y visto decenas de videos, y este me ha caído del cielo con la respuesta (además de disipar varias dudas que tenía). Gracias, profe, prometo compartir con Usted cuando su clase dé frutos en las mías. Un abrazo desde argentina y toda mi gratitud.
Me alaga recibir un cumplido de alguien al que consideran un buen profesor y que la explicación te haya sido tan útil. No olvides suscribirte al canal, darle a LIKE al vídeo y compartirlo en las redes sociales :)
@@Xpikuos dado que rehice las diapositivas para adaptar su explicación a mi estilo, me gustaría compartírselas, si le interesa, dígame cómo puedo hacer. Un saludo desde Argentina.
Gracias por querer compartir las diapositivas, pero no hace falta. En cualquier caso, una buena forma de materializar su agradecimiento y el de sus alumnos es recomendar que se suscriban al canal, compartan los vídeos, le den a LIKE y dejen comentarios ;) Me quedo a la espera de conocer el fruto de sus explicaciones :)
@@Xpikuos por supuesto. Mis explicaciones ya dieron sus frutos, expliqué el tema con el mismo enfoque y fue clarísimo, mucho más que cuando intentaba usar los gráficos típicos de las GRU y las LSTM. Mi agradecimiento de nuevo.
De nada. Ciertamente, esos gráficos de los que hablas son horribles (bajo mi punto de vista). Me alegro que mi enfoque haya servido para poner un poco de luz entre tanta "oscuridad". Aunque nunca hay que olvidar que una LSTM NO ES una máquina de estados ;)
Excelente video, Gracias, Pero para el concepto de la no linealidad con el un sigmoide no seria mejor la analogia de en vez un interruptor que es 0 o 1 ,la analogia de una perilla que puede estar parcialmente cerrada o abierta, es decir Esta 0.56 abierta, esta afirmacion es correcta?
Cierto :=
Like Superior Todo Mejorado 👍
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