Webtagr - Resumen de noticias de tecnología

Procesos Gaussianos: Una Introducción Suave

2025-08-18

Esta publicación de blog proporciona una introducción accesible a los procesos gaussianos (PG), una herramienta poderosa en el aprendizaje automático. Comenzando con los fundamentos de las distribuciones gaussianas multivariadas, explica la marginalización y el condicionamiento, llevando al concepto central de los PG: predecir datos incorporando conocimiento previo. Figuras interactivas y ejemplos prácticos ilustran cómo los PG usan funciones de kernel para definir matrices de covarianza, controlando la forma de la función predicha. La inferencia bayesiana actualiza el modelo con datos de entrenamiento, permitiendo la predicción de valores de función y sus intervalos de confianza.

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IA Procesos Gaussianos

Por qué Momentum realmente funciona: Una inmersión profunda en la aceleración del descenso de gradiente

2025-04-28

Este artículo profundiza en la mecánica del momentum en algoritmos de optimización. Mediante el análisis de funciones cuadráticas convexas, revela cómo el momentum acelera el descenso de gradiente y explica los principios matemáticos subyacentes. El artículo también explora las limitaciones del momentum y su combinación con el descenso de gradiente estocástico, ofreciendo perspectivas sobre futuras líneas de investigación. Utilizando un lenguaje claro y ejemplos concretos como la regresión polinomial y la colorización de imágenes, el artículo proporciona una comprensión completa de los principios y aplicaciones del momentum, adecuado para lectores interesados en algoritmos de optimización.

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Desarrollo

Una Introducción Suave a las Redes Neuronales de Grafos: Revelando el Poder de los Datos de Grafos

2024-12-20

Este artículo proporciona una introducción accesible a las Redes Neuronales de Grafos (GNN). Comienza explicando los datos de grafos y sus aplicaciones en el mundo real, como las redes sociales, las estructuras moleculares y el texto. El artículo luego profundiza en los componentes centrales de las GNN, incluyendo el paso de mensajes, las operaciones de agrupación y varios tipos de datos de grafos. Al construir un modelo GNN moderno paso a paso, aclara el papel y la motivación detrás del diseño de cada componente. Finalmente, ofrece un entorno de juego interactivo de GNN, permitiendo a los lectores experimentar de primera mano el proceso de construcción y predicción de un modelo GNN, profundizando su comprensión.

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IA Redes Neuronales de Grafos Aprendizaje Profundo Datos de Grafos