Backprop Bonanza – insideBIGDATA

Backprop Bonanza – insideBIGDATA

  • Big Data
  • junio 21, 2022
  • No Comment
  • 9
  • 6 minutes read


Muchos nuevos científicos de datos han expresado que sienten que no existe una manera satisfactoria de aprender los conceptos de computación de gradiente/propagación inversa en redes neuronales tomando cursos presenciales de ML. Así que pensé en reunir un conjunto de recursos de aprendizaje útiles para impulsar la comprensión de este importante proceso. La siguiente lista, compilada a partir de una encuesta informal de Twitter, aparece sin ningún orden en particular. Después de consumir uno o más de estos recursos, confío en que se sentirá empoderado en su capacidad para dar el siguiente paso en su evolución. Muchos trabajos de investigación y textos tendrán mucho más sentido. ¡Disfrutar!

Vídeo: ¿Qué hace realmente la retropropagación?

Diapositivas de conferencias: aprendizaje profundo: primavera de 2021Clase 5: Introducción a la optimización

Diapositivas de conferencias: Sistemas de aprendizaje profundo: algoritmos e implementación, otoño de 2021, Universidad Carnegie Mellon – Diferenciación automática

Entrada de blog: Otro tutorial más de retropropagación

Vídeo: Cómo funciona la retropropagación

Capítulos de libros electrónicos: Cómo funciona el algoritmo de retropropagación

Entrada de blog: Matrices backprop y sistólicas

Diapositivas de clase con código Python: contrafuerte

Video: Backprop Bootcamp: Introducción a la retropropagación

Entrada de blog: Cálculo en grafos computacionales: retropropagación

Entrada de blog: Una explicación visual de los métodos de descenso de gradiente

Vídeo: Redes neuronales a través de MIT Open Courseware

Entrada de blog: Un LEGO a la vez: explicando las matemáticas de cómo las redes neuronales aprenden con la implementación desde cero

Entrada de blog: Diferenciación automática en modo inverso desde cero en Python

Vídeo de la conferencia: Backprop de Geoff Hinton

Video: Stanford Winter Quarter 2016 Clase: CS231n: Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento visual. Conferencia 4 sobre Backprop

Entrada de blog: Guía del hacker sobre redes neuronales con código Javascript por Andreg Karpathy

Entrada de blog: Retropropagación, una introducción

Diapositivas de lectura: Introducción a la Inteligencia Artificial, CS188 UC Berkeley

Video: Intuición de retropropagación por Andrew Ng

Entrada de blog: Propagación hacia atrás 101

Entrada de blog: Un ejemplo de retropropagación paso a paso

CContribuido por Daniel D. Gutiérrez, editor en jefe y científico de datos residente de insideBIGDATA. Además de ser periodista tecnológico, Daniel es consultor científico de datos, autor, educador y forma parte de varios consejos asesores de varias empresas emergentes.

Regístrese para recibir el boletín gratuito insideBIGDATA.

Únase a nosotros en Twitter: @InsideBigData1 – https://twitter.com/InsideBigData1



Related post

TOP 10 artículos de insideBIGDATA de abril de 2022

TOP 10 artículos de insideBIGDATA de abril de 2022

Pío Separar Separar Correo electrónico En esta función periódica continua, ofrecemos a todos nuestros valiosos lectores una vista previa mensual de…
La lista insideBIGDATA IMPACT 50 para el segundo trimestre de 2022

La lista insideBIGDATA IMPACT 50 para el segundo trimestre…

El equipo de insideBIGDATA tiene profundas raíces en el seguimiento del ecosistema de big data de empresas de todo el mundo.…
Guía de energía insideBIGDATA – insideBIGDATA

Guía de energía insideBIGDATA – insideBIGDATA

Publicación patrocinada Introducción La industria energética siempre se ha enfrentado a grandes fluctuaciones de precios debido a los cambios en la…

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.