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Las redes neuronales convolucionales son ahora capaces de superar a los humanos en algunas tareas de visión por computador, como la clasificación de imágenes. Es decir, si se le da una fotografía de un objeto, responda a la pregunta de cuál de los 1.000 objetos específicos que muestra la fotografía. Un modelo ganador de la […]
La generación de subtítulos es un problema desafiante de inteligencia artificial que se basa tanto en la visión por ordenador como en el procesamiento del lenguaje natural. La arquitectura de red neuronal recurrente codificador-decodificador ha demostrado ser eficaz en este problema. La implementación de esta arquitectura puede destilarse en modelos basados en la inyección y […]
Subtitular una imagen implica generar una descripción textual legible por el ser humano, a partir de una imagen, como una fotografía. Es un problema fácil para un humano, pero muy desafiante para una máquina, ya que implica tanto la comprensión del contenido de una imagen como la forma de traducir esta comprensión al lenguaje natural. […]
Un modelo de lenguaje puede predecir la probabilidad de la siguiente palabra en la secuencia, basándose en las palabras ya observadas en la secuencia. Los modelos de redes neuronales son un método preferido para desarrollar modelos de lenguaje estadístico porque pueden usar una representación distribuida donde diferentes palabras con significados similares tienen una representación similar […]
El modelado del lenguaje implica predecir la siguiente palabra en una secuencia dada la secuencia de palabras ya presentes. Un modelo de lenguaje es un elemento clave en muchos modelos de procesamiento de lenguaje natural, como la traducción automática y el reconocimiento de voz. La elección de cómo se enmarca el modelo de idioma debe […]
Un modelo de lenguaje predice la siguiente palabra en la secuencia basándose en las palabras específicas que le han precedido en la secuencia. También es posible desarrollar modelos de lenguaje a nivel de caracteres utilizando redes neuronales. El beneficio de los modelos de lenguaje basados en caracteres es su pequeño vocabulario y flexibilidad en el […]
El modelado del lenguaje es fundamental para muchas tareas importantes de procesamiento del lenguaje natural. Recientemente, los modelos de lenguaje basados en redes neuronales han demostrado un mejor rendimiento que los métodos clásicos, tanto de forma independiente como como parte de tareas de procesamiento de lenguaje natural más desafiantes. En este capítulo, descubrirá el modelado […]
Un modelo de Deep Learning estándar para la clasificación de textos y el análisis de sentimientos utiliza una capa de incrustación de palabras y una red neuronal convolucional unidimensional. El modelo puede ampliarse utilizando múltiples redes neuronales convolucionales paralelas que leen el documento fuente utilizando diferentes tamaños de núcleo. Esto, en efecto, crea una red […]
Las incrustaciones de palabras son una técnica para representar texto donde diferentes palabras con significado similar tienen una representación vectorial de valor real muy similar. Son un avance clave que ha conducido a un gran rendimiento de los modelos de redes neuronales en una serie de desafiantes problemas de procesamiento del lenguaje natural. En esta […]
La clasificación de texto describe una clase general de problemas tales como predecir el sentimiento de los tweets y las reseñas de películas, así como clasificar el correo electrónico como spam, o no. Los métodos de Deep Learning están demostrando ser muy buenos en la clasificación de textos, logrando resultados de vanguardia en una serie […]