Deep Feed Forward

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Ingeniería Mind Map on Deep Feed Forward, created by Carlos Tonatihu Barrera Pérez on 20/09/2017.
Carlos Tonatihu Barrera Pérez
Mind Map by Carlos Tonatihu Barrera Pérez, updated more than 1 year ago
Carlos Tonatihu Barrera Pérez
Created by Carlos Tonatihu Barrera Pérez about 7 years ago
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Resource summary

Deep Feed Forward
  1. ¿Qué es?
    1. Es un modelo profundo de aprendizaje compuesto por:
      1. Un conjunto de entradas
        1. Un conjunto de capas ocultas (es por esto que se dice que es profunda)
          1. Las entradas de una capa son las salidas de la capa anterior, nunca al revés (feed forward)
          2. Una capa de salida
          3. Origen
            1. Esta red surgió del perceptron
              1. Surge de la necesidad de superar las limitaciones de los modelos lineales
              2. Capacidades
                1. Puede aproximar una gran variedad de clases de funciones
                  1. Su capacidad aumenta mientras más datos tengamos
                  2. Aplicaciones
                    1. Reconocimiento de objetos en fotos
                      1. Procesamiento de lenguaje natural
                        1. Reconocimiento óptico de caracteres
                          1. Reconocimiento de rostros
                            1. Traducción por computadora
                              1. Clasificación
                              2. Variantes
                                1. Redes neuronales recurrentes
                                  1. Se producen cuando se utilizan conexiones de retroalimentación
                                2. Algoritmos de aprendizaje
                                  1. Backpropagation
                                    1. Se basa en el ajuste de los pesos de las neuronas utilizando la cantidad de error en la salida comparado con el resultado esperado
                                      1. Aprendizaje supervisado
                                      2. Basado en gradiente (gradient-based)
                                      3. Implementación
                                        1. Hardware
                                          1. Identificación de gas utilizando una FPGA
                                            1. MLP en una Virtex-E FPGA utilizando VHDL
                                              1. Aceleración de un MLP utilizando CUDA
                                              2. Software
                                                1. Perceptron
                                                  1. Librería escrita en Python que implementa un perceptron multicapa
                                                  2. TensorFlow
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