¿Qué es una capa densa?

Las capas Dense son la capas de cálculo de que conectan cada neurona en una capa con todas las salidas de la capa anterior.

¿Cómo funciona Keras?

Keras está diseñado para ir construyendo por bloques la arquitectura de cada red neuronal, incluyendo redes convolucionales y recurrentes, que son las que permiten, junto a los bloques “más tradicionales”, entrenar modelos deep learning.

¿Qué es el modelo Keras?

Keras es un framework de alto nivel para el aprendizaje, escrito en Python y capaz de correr sobre los frameworks TensorFlow, CNTK, o Theano. Fue desarrollado con el objeto de facilitar un proceso de experimentación rápida. Lo que haremos en este experimento es entrenar modelos de clasificación de imágenes.

¿Qué es loss en Keras?

Como veremos a lo largo del libro, la loss es un concepto central en Deep Learning que representa la penalización de una mala predicción. Es decir, la loss es un número que indica cuan mala ha sido una predicción en un ejemplo concreto (si la predicción del modelo es perfecta, la loss es cero).

¿Qué hace Flatten en Keras?

Flatten hace explícito cómo serializa un tensor multidimensional (típicamente el de entrada). Esto permite el mapeo entre el tensor de entrada (plano) y la primera capa oculta. Si la primera capa oculta es «densa», cada elemento del tensor de entrada (serializado) se conectará con cada elemento de la matriz oculta.

¿Qué es la capa Flatten?

Flatten: Esta capa convierte la imagen de tres dimensiones a una sola.

¿Qué es Flatten Keras?

El papel de la capa Flatten en Keras es súper simple: Una operación de aplanar en un tensor cambia la forma del tensor para que tenga una forma que sea igual al número de elementos contenidos en el tensor sin incluir la dimensión del lote .

¿Qué hace PyTorch?

PyTorch es una librería open source basada en Python, enfocada a la realización de cálculos numéricos mediante programación de tensores, lo que facilita su aplicación al desarrollo de aplicaciones de aprendizaje profundo.

¿Cómo funciona TensorFlow?

TensorFlow es una librería de código abierto para cálculo numérico, usando como forma de programación grafos de flujo de datos. Los nodos en el grafo representan operaciones matemáticas, mientras que las conexiones o links del grafo representan los conjuntos de datos multidimensionales (tensores) .

¿Qué se puede hacer con TensorFlow?

TensorFlow es una gran plataforma para construir y entrenar redes neuronales, que permiten detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos.

https://www.youtube.com/watch?v=RPZ6vIXlslQ