Red neuronal profunda

Deep neural networkDNN

También: Deep neural network, DNN, Red profunda

Red neuronal con varias etapas de representación entre la entrada y la salida.

Definición técnica

Arquitectura neuronal cuya profundidad resulta de componer múltiples capas u operaciones parametrizadas a lo largo de sus rutas de cálculo.

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

Navegación

Modelo con capacidad para aprender patrones complejos, pero cuyo beneficio debe justificar coste, latencia y dificultad de explicación.

Construir representaciones progresivamente más abstractas y reutilizables.

Cada etapa transforma la representación anterior y el entrenamiento ajusta conjuntamente sus parámetros.

Ejemplo práctico

Una DNN de visión combina decenas de bloques que transforman una imagen antes de clasificarla.

Ejemplo empresarial

Un sistema documental usa una red profunda para extraer señales y predecir el tipo de expediente.

No existe un umbral universal de capas que convierta cualquier red en profunda.

Más profundidad puede dificultar optimización, aumentar memoria y no aportar mejora si la tarea es sencilla.

Sobredimensionar la arquitectura eleva coste y opacidad sin garantizar utilidad.

Una red profunda compone muchas transformaciones; su valor depende de la tarea, los datos y el entrenamiento.

Nivel: Técnico
Categorías: Deep Learning
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

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Una selección editorial para consultar conceptos relacionados fuera de la web.

Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks
Proceedings of Machine Learning Research · Autor: Xavier Glorot and Yoshua Bengio · Publicación científica · Publicado el 13 de mayo de 2010
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Nature · Autor: Yann LeCun, Yoshua Bengio and Geoffrey Hinton · Publicación científica · Publicado el 27 de mayo de 2015
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